Портал психологических изданий PsyJournals.ru
Каталог изданий 120Рубрики 53Авторы 9402Новости 1855Ключевые слова 5095 Правила публикацииВебинарыRSS RSS

РИНЦ

0,727 — двухлетний импакт-фактор

Моделирование и анализ данных

Издатель: Московский государственный психолого-педагогический университет

ISSN (печатная версия): 2219-3758

ISSN (online): 2311-9454

DOI: https://doi.org/10.17759/mda

Лицензия: CC BY-NC 4.0

Издается с 2011 года

Периодичность: 4 номера в год

Язык журнала: русский

Доступ к электронным архивам: открытый

 

Статистическое моделирование ядра вероятностного распределения и его применение к решению задачи квантильной оптимизации с билинейной функцией потерь 7

|

Ардабьевский П.А.
магистрант, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Москва, Россия
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6857-7485
e-mail: ardpavel@gmail.com

Гончар Д.А.
магистрант, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Москва, Россия
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2414-491X
e-mail: dima.gonchar.29.08.13@gmail.com

Кан Ю.С.
доктор физико-математических наук, профессор, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Москва, Россия
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9950-4716
e-mail: yu_kan@mail.ru

Аннотация

В статье рассматривается плоская задача квантильной оптимизации с билинейной функцией потерь, которая с использованием достаточных условий оптимальности сводится к задаче линейного программирования. Сведение основанона использовании полиэдральной модели ядра вероятностного распределения вектора случайных параметров. Для построения этой модели предлагается алгоритм, основанный на методе статистического моделирования. Приводится описание программного комплекса построения модели ядра для ряда вероятностных распределений случайных параметров.

Ссылка для цитирования

Фрагмент статьи

В настоящее время задачи квантильной оптимизации относятся к интенсивно развивающейся теории стохастического программирования с вероятностными критериями. Функция квантили определяется как квантиль заданного уровня для вероятностного распределения некоторой функции потерь, зависящей от вектора оптимизируемых переменных и вектора случайных параметров.

Литература
  1. Кибзун А.И., Кан Ю.С. Задачи стохастического программирования с вероятностными критериями. – М.: Физматлит, 2009.
  2. Кан Ю.С. Формирование портфелей ценных бумаг с учетом риска. Учеб. пособие. – М.: Изд-во МАИ, 2008.
  3. Кан Ю.С., Тузов Н.В. Минимизация квантили нормального распределения билинейной функции потерь. // Автоматика и телемеханика. 1998, № 11, с. 82–92.
  4. Васильева С.Н., Кан Ю.С. Метод решения задачи квантильной оптимизации с билинейной функцией потерь // Автоматика и телемеханика, 2015, № 9, с. 83–101.
  5. Кан Ю.С. Расширение задачи квантильной оптимизации с линейной по случайным параметрам функцией потерь // Автоматика и телемеханика, 2020, № 12 (в печати).
  6. Васильева С.Н., Кан Ю.С. Алгоритм визуализации плоского ядра вероятностной меры. // Информатика и ее применения, 2018, № 2, с. 60–68.
 
О проекте PsyJournals.ru

© 2007–2021 Портал психологических изданий PsyJournals.ru  Все права защищены

Свидетельство регистрации СМИ Эл № ФС77-66447 от 14 июля 2016 г.

Издатель: ФГБОУ ВО МГППУ

Creative Commons License Репозиторий открытого доступа     Рейтинг репозиториев Webometrics

Яндекс.Метрика