一种面向深度不确定性下自适应鲁棒决策的多阶段多场景多目标优化新框架
最优化与控制
2025-08-06 v1
摘要
许多现实世界的决策问题涉及多个决策阶段和各种目标。此外，大多数决策需要在完全了解问题的所有方面之前做出，这留下了一些不确定性。当不确定性程度高到无法确切知道概率分布时，就会发生深度不确定性。在这种情况下，使用错误的概率分布会导致失败。相反，应该使用场景来评估不同合理未来中任何决策的后果，并找到鲁棒的解决方案。在本研究中，我们提出了一种面向深度不确定性下自适应鲁棒决策的新型多阶段多场景多目标优化框架。我们提出并比较了两种方法，分别命名为多阶段多场景多目标方法和两阶段滚动时域方法。最后，将所提出的方法应用于深度不确定性下序贯投资组合选择的案例研究中，并讨论了其解决方案的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2312.11745,
title = {A novel multi-stage multi-scenario multi-objective optimisation framework for adaptive robust decision-making under deep uncertainty},
author = {Babooshka Shavazipour and Theodor J. Stewart},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.11745},
year = {2025}
}