随机优化什么（随机优化理论是什么）

金生今天 7

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摘要： 不确定优化入门:用简单实例讲明白随机规划、鲁棒优化和分布鲁棒优化从针对不确定参数的刻画来看，随机规划、分布鲁棒优化和鲁棒优化的确定性是逐渐增加的。随机规划认为分布函数完全已知；分...

不确定 优化入门:用简单实例讲明白随机 规划、鲁棒优化和分布鲁棒优化

从针对不确定参数的刻画来看，随机规划、分布鲁棒优化和鲁棒优化的确定性是逐渐增加的。随机规划认为分布函数完全已知；分布鲁棒优化认为分布的一些特征是已知的；鲁棒优化则认为分布函数未知，仅知道其分布的简单信息。鲁棒优化最终求解得到的是一个具体的解，而分布鲁棒优化和随机规划最终得到的是一个期望值。

当随机规划和鲁棒优化的界限开始模糊，分布鲁棒优化这个新兴的领域应运而生，它像一幅复杂的拼图，将多维度的参数取值与分布特性结合起来。在这里，每个参数可能有多个取值情况，每个取值又独立服从一个分布，这无疑增加了问题的复杂性和研究的挑战性。

对不确定性的处理方式不同：随机优化：假设不确定参数服从某种已知的概率分布，目标通常是追求期望的最优解。它依赖于具体的分布知识。鲁棒优化：不依赖于具体的分布知识，而是基于已有的数据信息，目标是在最坏情况下找到稳健的保障。

处理不确定线性规划，主要分为两大类方法：鲁棒优化与随机规划。鲁棒优化追求的是在最坏情况下的最优解，即在不确定性的影响下，追求解的稳健性。而随机规划则倾向于最大化目标函数的期望值，综合考虑不同场景的可能性，旨在找到一个能抵御一定程度不确定性解。

鲁棒优化是基于处理数学规划中不确定性问题的关键方法，以下是对鲁棒优化基于ROme 编程入门的简要介绍：鲁棒优化的核心概念：处理不确定性：鲁棒优化主要解决线性规划等数学模型中参数的不确定性问题。这些不确定性可能来源于生产成本、生产要素等实际生产中的变动因素。

不确定性最优化：处理实际问题中参数不确定性的重要方法，如随机规划、模糊规划和鲁棒优化，它们分别针对不同类型的不确定性进行求解。不确定集：不同的不确定集（如盒式、椭球式、多面体等）对优化结果影响显著，选择合适的不确定集是关键，影响模型复杂性和求解难度。

除了马尔科夫还有什么更优的建模方法可以代替马尔科夫和深度 强 化学习...

1、变分贝叶斯方法（Variational Bayesian Methods）通过引入近似分布并优化参数逼近真实后验分布，该方法收敛速度通常快于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC），且具备更强的可解释性。

2、例如，在Atari游戏中，深度强化学习利用MDP框架建模环境交互，同时通过卷积神经网络处理原始图像像素，实现端到端的学习。此时，马尔可夫性质仍作为底层假设保证状态转移的合理性，而深度学习则提供了强大的函数近似能力，使模型能处理更复杂的现实问题。

3、蒙特卡罗方法核心内容总结无模型强化学习背景问题定位：解决无模型的马尔科夫决策问题（MDP），即环境模型（状态转移概率 $ P_{ss}^a $）未知时的决策问题。方法分类：无模型方法分为蒙特卡罗方法（MC）和时间差分方法（TD）。本讲聚焦蒙特卡罗方法。

4、优化目标与问题类型强化学习源自动态规划理论，其核心优势在于处理动态（序列）优化问题。它继承了马尔科夫决策过程（MDP）的框架，通过建模状态转移概率和奖励函数，能够理论保障地解决多阶段决策问题，例如机器人控制、游戏策略等场景。

随机优化、鲁棒优化和分布鲁棒优化有什么联系和区别?

区别：对不确定性的处理方式不同：随机优化：假设不确定参数服从某种已知的概率分布，目标通常是追求期望的最优解。它依赖于具体的分布知识。鲁棒优化：不依赖于具体的分布知识，而是基于已有的数据信息，目标是在最坏情况下找到稳健的保障。

综上，随机优化、鲁棒优化和分布鲁棒优化各有优劣，针对不确定性处理的策略不同。分布鲁棒优化在利用数据与优化理论方面有独特优势，但解决过程复杂，是当前优化领域的一个活跃研究方向。

而鲁棒优化则更为务实，它不依赖于具体的分布知识，而是基于已有的数据信息，如参数的可能取值范围或离散情况，目标可能是最坏情况下的稳健保障，或是根据问题的特殊需求设定相对保守或宽松的目标，如安全领域的零事故追求或者最大后悔值的最小化。

对比随机规划和鲁棒优化，我们可以发现随机规划对不确定性的刻画非常精确，但可能过于乐观；而鲁棒优化则非常模糊，得到的解也非常保守。为了能在两者之间做折中，分布鲁棒优化应运而生。它一方面增加不确定参数的分布特征，另一方面追求不那么保守的解。

鲁棒优化专注于在不确定性下优化系统，无需了解概率分布或仅了解部分分布。它倾向于保守，但为决策提供了稳定性。不确定集合的结构和复杂度影响模型解的质量，优化研究的核心在于理解并合理构造不确定集合。鲁棒优化是优化领域中相对较新且活跃的议题，广泛应用于工程、金融、供应链和机器学习等领域。

微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法（Python 代码实现）微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法（python代码实现）微电网的经济调度是微电网相关研究中的热点问题，一般以运行成本最小为目标，实现能源的高效利用。

随机优化和鲁棒优化哪个难

1、鲁棒优化比较难。鲁棒优化的计算结果受限于不确定集u的不同。这就大大增加了鲁棒求解的难度。随机优化技术常被用来处理协作类问题，它特别擅长处理：受多种变量的影响，存在许多可能解的问题，以及结果因这些变量的组合而产生很大变化的问题。

2、鲁棒优化得到的解通常比较保守，因为它考虑了最坏情况下的需求。分布鲁棒优化对比随机规划和鲁棒优化，我们可以发现随机规划对不确定性的刻画非常精确，但可能过于乐观；而鲁棒优化则非常模糊，得到的解也非常保守。为了能在两者之间做折中，分布鲁棒优化应运而生。

3、机会约束是随机优化处理随机约束条件的一种方式，保证约束在给定置信度下成立，但计算概率值可能困难，且问题可能非凸，难以优化。鲁棒优化过于保守，而随机优化依赖精确分布，实际应用中存在偏差。

4、而鲁棒优化则更为务实，它不依赖于具体的分布知识，而是基于已有的数据信息，如参数的可能取值范围或离散情况，目标可能是最坏情况下的稳健保障，或是根据问题的特殊需求设定相对保守或宽松的目标，如安全领域的零事故追求或者最大后悔值的最小化。

5、随机优化：通常涉及复杂的概率计算，如期望和方差的计算，以及对概率分布的依赖性。鲁棒优化：通常更容易理解和实现，因为它不依赖于具体的分布知识，但可能需要考虑更多的参数取值情况。分布鲁棒优化：结合了多维度的参数取值和分布特性，增加了问题的复杂性和研究的挑战性。

stoch是什么意思

1、stoch在金融领域通常指的是STOCH系列的一种市场趋势，代表随机性波动。以下是关于stoch在不同方面的具体解释：金融领域含义：在金融市场中，stoch有时被用来代表随机性波动，这种波动包含了未来走势的不确定性因素。投资者通过分析股票走势中的stoch因素，可以更好地把握市场的变化趋势，从而做出更加明智的投资决策。

2、stoch是随机优化技术的缩写。以下是关于STOC的详细解释：基本含义：STOC在数学和计算机科学中是一种常用的优化方法，尤其擅长处理不确定性和随机性问题。技术应用：机器学习：STOC技术可以帮助优化模型的参数，提高模型的预测准确性。数据分析：在大量数据中，STOC能够帮助寻找数据中的模式和关联。

3、STOC在金融领域通常指的是随机模型。以下是详细解释：定义与概念在金融学和统计学中，Stochastic一词通常用来描述一种基于概率的模型或过程。这种模型或过程的特点是，未来的结果受到多种随机因素的影响，因此无法精确预测。

4、STOC代表STOCH系列的一种市场趋势。对于经常涉及股市等专业领域的人来说，它具有一定的价值信息价值，特别是应用于股票市场短期和长期交易分析的过程中。但要注意STOC并不是一个通用词汇，其具体含义可能因上下文而异。

5、stoch指标就是常说的KDJ指标（随机指标），由George Lane所创，其综合动量观念，强弱指标及移动平均线的优点，早年应用在期货投资方面，功能颇为显著，目前为股市中最常用的指标之一。

6、stoch在使用过程中要看它在什么位置，是多头市场还是空头市场，同时还需要看它的形态、趋势，指标是否发生了钝化或转折，特别是指标的背离应该引起高度的重视。下面对各种情况进行假设说明红绿线由下而上超过90线进入超强市区，说明市场已经被多方完全掌握，同时现在已经到了超买区，有调整的需求。