On level regularization with normal solutions in decomposition methods for multistage stochastic programming problems
On level regularization with normal solutions in decomposition methods for multistage stochastic programming problems
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多阶段随机规划问题分解方法中正则解的水平正则化
DOI：
10.1007/s10589-019-00104-x
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发表时间：
2019
影响因子：
2.2
通讯作者：
Song, Yongjia
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
van Ackooij, Wim;de Oliveira, Welington;Song, Yongjia
我们考虑了多阶段随机规划的众所周知的分解技术和一种基于正规解的稳定迭代过程的新方案。给出的算法结合了凸规划的有限摄动思想和水平束方法，使这些分解方法的所谓正则步骤正则化。对一个水火调度问题的数值实验表明，该算法与多阶段正则化分解、嵌套分解和随机对偶动态规划等最新方法相比具有较强的竞争力。
We consider well-known decomposition techniques for multistage stochastic programming and a new scheme based on normal solutions for stabilizing iterates during the solution process. The given algorithms combine ideas from finite perturbation of convex programs and level bundle methods to regularize the so-calledforward stepof these decomposition methods. Numerical experiments on a hydrothermal scheduling problem indicate that our algorithms are competitive with the state-of-the-art approaches such asmultistage regularized decomposition,nested decompositionandstochastic dual dynamic programming.
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作者：
D. Morton
通讯作者：
D. Morton
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