Об условиях сходимости метода эмпирических средних в стохастическом программировании / Кнопов П. С., Норкин В. И. (2018)
Ukrainian

інтернет-адреса сторінки: http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0000805857
  Кибернетика и системный анализ      А - 2019  /     Випуск (2018, Т. 54, № 1)

Кнопов П. С., Норкин В. И.
Об условиях сходимости метода эмпирических средних в стохастическом программировании

Проанализированы условия сходимости метода эмпирических средних в стохастическом программировании при нетрадиционных условиях, когда используются зависимые наблюдения случайных параметров задачи и случайные показатели оптимизации могут быть разрывными индикаторными функциями. Для случая зависимых наблюдений установлены теоремы о вероятностях больших уклонений для приближенных оптимальных значений и решений.

 https://doi.org/10.1007/s10559-018-0006-3
 Scopus

Бібліографічний опис:
Кнопов П. С., Норкин В. И. Об условиях сходимости метода эмпирических средних в стохастическом программировании. Кибернетика и системный анализ. 2018. Т. 54, № 1. С. 51-66. doi: https://doi.org/10.1007/s10559-018-0006-3 URL: http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0000805857

English  Cybernetics and Systems Analysis   /     Issue (2018, 54 (1))

Knopov P.S., Norkin V.I.
About convergence conditions for the empirical mean method of stochastic programming

The paper analyzes convergence conditions of the method of observed mean under nonstandard conditions, where dependent observations of random parameters are used and probabilistic optimization functions may be discontinuous indicators. For the case of dependent observations, large deviation type theorems for approximate optimal values and solutions are established. © 2018, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature.

Keywords: convergence of a method, dependent observations, discontinuous functions, large deviations, mixing conditions, observed mean method, probability functions, stochastic programming, Stochastic programming, convergence of a method, Dependent observations, Discontinuous functions, Large deviations, Mixing conditions, observed mean method, Probability functions, Stochastic systems

Cite:
Knopov P.S., Norkin V.I. (2018). About convergence conditions for the empirical mean method of stochastic programming. Cybernetics and Systems Analysis, 54 (1), 51-66. doi: https://doi.org/10.1007/s10559-018-0006-3 http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0000805857 [In Russian].

 

Інститут інформаційних технологій НБУВ

+38 (044) 525-36-24
libnas@nbuv.gov.ua
Голосіївський просп., 3, к. 209
м. Київ, 03039, Україна