SPOCK：一种用于多阶段风险厌恶最优控制问题的邻近方法
最优化与控制
2022-12-05 v1
摘要
风险厌恶最优控制问题在过去十年中备受关注，主要因其诱人的数学性质与实际重要性。它们可视为随机与鲁棒最优控制方法之间的插值，使设计者能够在性能与鲁棒性之间权衡取舍。由于其随机本质，风险厌恶问题规模极为庞大，涉及数百万决策变量，这对高效计算提出了挑战。本文中，我们针对一般风险厌恶问题提出一种分裂方法，并展示如何在支持 GPU 的硬件上高效计算迭代。此外，我们提出 Spock——一种利用所提分裂并结合 SuperMann 格式与 Anderson 加速方法的快速方向以提升收敛速度的新算法。我们以 Julia 实现了 Spock 作为开源求解器，其支持热启动与大规模并行。
引用
@article{arxiv.2212.01110,
title = {SPOCK: A proximal method for multistage risk-averse optimal control problems},
author = {Alexander Bodard and Ruairi Moran and Mathijs Schuurmans and Panagiotis Patrinos and Pantelis Sopasakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.01110},
year = {2022}
}