Hilbert 空间中强凸随机规划的样本平均近似
最优化与控制
2023-08-03 v2
摘要
我们分析了 Hilbert 空间中随机规划的样本平均近似（SAA）解的尾部行为。我们要求被积函数对每个实现具有相同的凸性参数且强凸。结合随机规划文献中的标准条件，我们在不假设可行集紧致的情况下，建立了 SAA 解与随机规划解之间距离的非渐近指数尾部界。我们在一类由带随机输入的仿射线性偏微分方程控制的无限维优化问题上验证了上述假设。我们给出了说明理论发现的数值结果。
引用
@article{arxiv.2104.05114,
title = {Sample Average Approximations of Strongly Convex Stochastic Programs in Hilbert Spaces},
author = {Johannes Milz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.05114},
year = {2023}
}
备注
20 pages, 4 figures