原创 VaR and CVaR of Allais Paradox

本文是以 The Dao of Robustness 中的 Allias Paradox 爲例子,整理一下在離散概率分佈情況下 VaR 和 CVaR 的計算,加深對這兩個指標的理解。 1. Allias悖論 有以下四種博彩: A:

原创 Chance Constraints

eletu, A. (2012). Chance constrained optimization-applications, properties and numerical issues. Retrieved May 24,

原创 cplex 註記:rhs 加 float

def _add_constraint_3(self): sum = 0 for i in range(self.N): for j in range(self.N)

原创 【庫存筆記1】Stock Rationing in an M/ E_k / 1 Make-to-Stock Queue

背景模型 主題 庫存分配問題 (stock rationing problem) 模型 M/Ek/1M/E_k/1M/Ek​/1 生產系統 單產品,make-to-stock 生產時間:kkk-Er

原创 Phi-divergence

測度的絕對連續性(Absolute continuity of measures) 定義. 假設 B\mathcal{B}B 是定義於 XXX 的子集上的一個 σ\sigmaσ-代數,μ,ν\mu, \nuμ,ν 是 B\mat

原创 【Robust學習筆記】Inventory Management Based on Target-Oriented Robust Optimization

Abstract Yun F L和 Chen W(2016)提出了目標導向的魯棒優化方法,用於解決多產品、多週期且訂單容量受限的庫存管理問題。模型假設每個時期對每個產品的需求是一個不確定性集,它只依賴於一個參考值和需求的界限。模型

原创 projection theorem

給定一個非零向量 x\mathbf{x}x, 考慮 內部優化問題( inner optimization problem): min⁡R∼(μ,Σ)E[u(x′R)]\mathop{\min}\limits_{\mathbf{R}

原创 Farkas'Lemma 和 S-Lemma

A Fundamental Question: 給定一個(不)等式,如何尋找其等價形式? ∙  \bullet\;∙ 對於線性或者一般的凸(不)等式 ,有 Farkas引理 ∙  \

原创 【Robust學習筆記】Goal-Driven Optimization

Abstract 本文提出了一個目標驅動的隨機優化模型,該模型考慮了在達到期望水平、目標或目標時的隨機目標函數。文中的模型最大化了短缺感知期望水平標準(shortfall-aware aspiration-level criter

原创 Wasserstain概率距離

Wasserstein 距離 起源於最優傳輸理論(維拉尼獲菲爾茲獎的那個領域),又叫 Kantorovich-Rubinstein distance。 對於離散概率分佈,Wasserstein 距離又稱爲“推土機距離”(Earth

原创 Type-infity Wasserstein Ball

type- ∞\infty∞ Wasserstein distance 給定兩個分佈 P1,P2\mathbb{P}_1, \mathbb{P}_2P1​,P2​,它們之間的 type- ∞\infty∞ Wasserstein

原创 S duality

原创 Bondareva-Shapley 定理

定理. 設 (N,v)(N,v)(N,v) 是一個合作博弈,那麼它的 core 非空當且僅當,對每個滿足 ∑i∈S;S⊂Nα(S)=1(∀i∈N)\mathop{\sum}\limits_{i\in S;S\subset N}

原创 population monotonic allocation scheme

Sprumont (1990) introduces the notion of a population monotonic allocation scheme (pmas) for a cooperative game (N;

原创 【Robust學習筆記】Data-Driven Chance Constrained Programs over Wasserstein Balls

數據驅動下的機會約束優化 考慮下列形式的分佈魯棒優化問題: min⁡x∈XcTxs.t.P[ξ~∈S(x)]≥1−ϵ,  ∀P∈F(θ)(1) \begin{aligned} \mathop{\min}\limits_{\bol