随机二阶锥规划问题的快速空间分解方法
wf(2016)
Abstract
讨论了基于空间分解的随机二阶锥规划问题的样本均值近似方法(简称 SAA 方法),在适当的条件下,证明了 SAA问题的解以概率1收敛到原问题的解,并且随着样本容量的增加收敛速度是指数的。基于分解理论,给出了 SAA问题的超线性收敛算法框架。
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Key words
stochastic optimization,second-order cone programming,sample average approximation,space decomposition,superlinear convergent
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