不可分离随机控制问题的情景分解求解框架
最优化与控制
2020-10-20 v1 系统与控制
系统与控制
投资组合管理
摘要
当随机控制问题不具备可分离性和/或单调性时，Bellman 于 1950 年代开创的动态规划无法作为时间分解求解方法发挥作用。这类情况多年来在理论基础和求解方法上给控制界带来了巨大挑战。借助 Rockafellar 和 Wets 于 1991 年提出的渐进对冲算法，我们开发了一种新的情景分解求解框架，适用于不可分离和/或非单调的随机控制问题，从而拓展了随机最优控制的应用范围。随后我们讨论了其一些有前景的应用，包括在线二次规划问题和具有平滑特性的动态投资组合选择问题。
引用
@article{arxiv.2010.08985,
title = {Scenario-decomposition Solution Framework for Nonseparable Stochastic Control Problems},
author = {Xin Huang and Duan Li and Daniel Zhuoyu Long},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.08985},
year = {2020}
}
备注
Working paper. Under review