English(EN) Robust Chance-Constrained Optimization using a Continuous Parameter Space Wasserstein-2 Ambiguity Set of Gaussian Mixtures

新的优化框架使用高斯混合模型处理鲁棒机会约束问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-07-21 04:00

研究人员开发了一种用于分布鲁棒线性机会约束问题的新方法，该方法利用高斯混合模型（GMM）来表示不确定性。通过允许最坏情况分布动态确定连续支持内的混合分量数量和位置，以及它们的均值和协方差，该方法改进了有限支撑分布鲁棒（FDR）公式。已创建一种自适应切割面算法来解决这些问题，该算法内生地确定接收质量的混合分量参数。一项关于电动汽车充电站能源分配的案例研究证明了该框架在满足可靠性目标方面的有效性。 AI

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Shibshankar Dey, Sanjay Mehrotra · 2026-07-21 04:00

使用高斯混合模型的连续参数空间 Wasserstein-2 模糊集进行鲁棒机会约束优化

arXiv:2607.17018v1 Announce Type: cross Abstract: We study distributionally robust linear chance-constrained problems in which uncertainty is modeled by a Gaussian mixture model (GMM). Finite-support distributionally robust (FDR) formulations, widely used in data-driven robust op…

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