基於問題導向的電力系統隨機運行情境縮減框架
本論文提出了一種基於問題導向的情境縮減 (PDSR) 框架，用於解決電力系統隨機優化問題，旨在通過識別對最優目標值和決策制定具有相對較大影響的顯著情境（例如，最壞情況），在可接受的計算時間內實現對原始最優性的卓越逼近。
전력 시스템 확률적 운영을 위한 문제 중심 시나리오 감소 프레임워크
본 논문에서는 전력 시스템의 확률적 최적화 문제에서 기존 시나리오 감소 기법의 한계를 지적하고, 문제 구조를 시나리오 감소 프로세스에 통합하는 새로운 문제 중심 시나리오 감소(PDSR) 프레임워크를 제안합니다.
電力系統の確率的運用のための問題駆動型シナリオ削減フレームワーク
本稿では、電力システムの確率的最適化において、従来の統計的近似に基づくシナリオ削減手法の限界を克服するため、問題構造を考慮した新規シナリオ削減フレームワークを提案する。
基於梯度優化的各向異性高斯平滑方法
本文提出了一種新的優化算法系列，稱為各向異性高斯平滑梯度下降 (AGS-GD)、AGS 隨機梯度下降 (AGS-SGD) 和 AGS-Adam，它們採用各向異性高斯平滑來增強傳統的基於梯度的優化方法，包括 GD、SGD 和 Adam，旨在解決優化方法陷入局部最小值的問題。
비등방성 가우시안 스무딩을 이용한 경사 기반 최적화
본 논문에서는 기존 경사 기반 최적화 알고리즘(GD, SGD, Adam)이 가지는 지역 최적값에 갇히는 문제를 해결하기 위해 비등방성 가우시안 스무딩을 활용한 새로운 최적화 알고리즘들을 제안합니다.
Anisotropic Gaussian Smoothing Gradient Descent: Enhancing Optimization Algorithms by Escaping Suboptimal Minima
This article introduces a novel optimization technique, Anisotropic Gaussian Smoothing (AGS), which enhances traditional gradient-based optimization algorithms (GD, SGD, Adam) by employing a non-local gradient derived from anisotropic Gaussian smoothing, enabling them to effectively escape suboptimal local minima and improve convergence.
區塊協調差分凸演算法
本文提出了一種名為區塊協調差分凸演算法（Bdca）的新方法，用於解決具有可分離結構的非凸優化問題，並證明了其收斂性。
블록 좌표 기반 차분 볼록 프로그래밍: 비볼록 최적화를 위한 효율적인 알고리즘
본 논문에서는 차분 볼록 알고리즘(DCA)을 기반으로, 분리 가능한 구조를 가진 문제에 효율적으로 적용 가능한 새로운 블록 좌표 하강 알고리즘(Bdca)을 제안하고, 이 알고리즘이 EM 알고리즘과의 연관성을 통해 블록 좌표 EM 알고리즘으로 확장될 수 있음을 보여줍니다.
ブロック座標DCプログラミングとそのEMアルゴリズムへの応用
本稿では、大規模な非凸最適化問題を効率的に解くために、ランダム化ブロック座標降下法を伴う、差分凸アルゴリズム（DCA）の新たな変種を提案する。
Block Coordinate DC Programming and Its Application to Expectation Maximization
This paper introduces a novel block coordinate variant of the Difference of Convex Algorithm (DCA) for non-convex optimization problems with a separable structure, proving its convergence rate and demonstrating its application in developing a block coordinate Expectation Maximization (EM) algorithm.
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