Subregular recourse in nonlinear multistage stochastic optimization
Subregular recourse in nonlinear multistage stochastic optimization
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非线性多级随机优化中的次正则追索
DOI：
10.1007/s10107-020-01612-z
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发表时间：
2021
影响因子：
2.7
通讯作者：
Ruszczyński, Andrzej
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dentcheva, Darinka;Ruszczyński, Andrzej
在可积函数空间中考虑非线性多阶段随机优化问题。我们允许非线性动力学和一般目标泛函，包括动态风险措施。我们研究因果算子描述的动态系统，并推导出克拉克次微分的罚函数涉及这样的运营商。然后，我们在非线性多阶段随机优化中引入了次正则追索权的概念，并建立了两个公式的系统的次正则性：与内置的nonanticipativity和显式nonanticipativity约束。最后，我们推导出这两种配方的最优性条件，并研究它们之间的关系。
We consider nonlinear multistage stochastic optimization problems in the spaces of integrable functions. We allow for nonlinear dynamics and general objective functionals, including dynamic risk measures. We study causal operators describing the dynamics of the system and derive the Clarke subdifferential for a penalty function involving such operators. Then we introduce the concept of subregular recourse in nonlinear multistage stochastic optimization and establish subregularity of the resulting systems in two formulations: with built-in nonanticipativity and with explicit nonanticipativity constraints. Finally, we derive optimality conditions for both formulations and study their relations.
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