離散分佈魯棒最佳控制與顯式約束優化

Kernekoncepter

本研究提出一種將離散分佈魯棒最佳控制問題重新表述為單層平滑凸規劃問題的方法,該問題僅包含少量平凡不等式。

Resumé

本研究針對離散分佈魯棒最佳控制(DDROC)問題提出了一種新的重新表述方法。DDROC問題涉及在最壞情況下的分佈不確定性下最小化期望控制成本。

主要貢獻包括:

1. 可解性:本研究提出的分佈不確定性設定使得DDROC問題可以重新表述為單層平滑凸規劃問題,僅包含少量平凡不等式。這大大提高了問題的可解性。

2. 可解釋性:本研究重新表述的DDROC問題可以解釋為一個確定性魯棒控制問題,其中最大化器對應於一組離散變量。

3. 演示:本研究通過數值實驗展示了重新表述的DDROC問題可以通過一般凸規劃求解。具體應用於巡邏員設計問題。

Statistik

對於San Francisco數據集,當c=1時,最壞情況下的平均命中時間為37.4。當c=5時,最壞5個節點的平均命中時間為33.9。當c=9時,最壞9個節點的平均命中時間為32.3。平均命中時間為29.0。
對於Watts-Strogatz隨機圖,當|Ω|=36且c=1時,最壞情況下的平均命中時間為84.0。當c=9時,最壞9個節點的平均命中時間為81.3。當c=18時,最壞18個節點的平均命中時間為78.5。平均命中時間為72.4。
對於Watts-Strogatz隨機圖,當|Ω|=54且c=1時,最壞情況下的平均命中時間為162.9。當c=18時,最壞18個節點的平均命中時間為157.9。當c=27時,最壞27個節點的平均命中時間為152.7。平均命中時間為139.3。

Citater

無

Vigtigste indsigter udtrukket fra

Discrete Distributionally Robust Optimal Control with Explicitly Constrained Optimization

by Yuma Shida, ... kl. arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19860.pdf

Dybere Forespørgsler

如何將本研究的方法擴展到涉及分佈魯棒約束的問題?

本研究的方法可以通過引入分佈魯棒約束來擴展，這些約束可以基於特定的風險度量或不確定性度量來設計。具體而言，可以考慮在模糊集的定義中加入額外的約束條件，例如基於風險價值（Value at Risk, VaR）或條件風險價值（Conditional Value at Risk, CVaR）的約束。這樣的擴展將使得優化問題不僅考慮最壞情況下的期望成本，還能夠在一定的風險容忍度內進行控制。此外，通過將這些約束納入到重構的DDROC框架中，可以利用一層平滑的凸編程來求解這些問題，從而提高計算的可行性和效率。

本研究的理論是否可以推廣到最優運輸球之外的更廣泛集合?

是的，本研究的理論可以推廣到最優運輸球之外的更廣泛集合。具體來說，可以考慮其他類型的模糊集，例如基於不同距離度量（如Wasserstein距離或Kullback-Leibler散度）的模糊集。這些距離度量可以用來定義更複雜的模糊集，從而捕捉到更廣泛的分佈不確定性。此外，這些擴展可以通過引入新的約束條件和優化目標來進一步豐富DDROC的應用場景，並使其適用於更複雜的實際問題。

在實際應用中,如何根據具體情況合理設定分佈不確定性的大小?

在實際應用中，合理設定分佈不確定性的大小需要考慮多個因素。首先，應根據具體的應用場景和系統特性來評估不確定性來源，例如數據的可用性、模型的準確性以及外部環境的變化。其次，可以通過歷史數據分析來估計不確定性的範圍，並根據過去的事件頻率和影響程度來設定合適的模糊集大小。此外，進行敏感性分析也是一個有效的方法，通過調整不確定性大小來觀察系統性能的變化，從而找到最佳的設定值。最後，與利益相關者的溝通也至關重要，以確保設定的分佈不確定性符合實際需求和風險承受能力。