text: 情境最佳化問題的方式，其方法會以一些約束的樣本為基礎。情境最佳化也和建模及決策中的歸納推理有關。此方法已以啟發法的形式存在了數十年，近來開始探討此方法系統化理論的基礎。簡介.在最最佳化的應用中，強健性的特點會轉變成一些拘束條件，其中的引數是問題中的未知量。在情境最佳化方法中，會用亂數取樣的方式，找到一些亂數取樣的拘束樣本，會先只根據這些拘束條件找到一個解，之後再配合其他方法求得這個解和其他拘束之間的強健性。此理論證實了在強健最佳化及機會約束最佳化中，使用是合理的。資料驅動的最佳化.有時情境的資訊是由模型中以亂數的方式拮取出來。不過更常見的是情境是從觀測資料中找到的不確定事件。在後者的情形下，不需要不確定性的模型即可以產生情境。最值得注意的是，此情形下的情境最佳化伴隨著的是成熟的理論，因為所有情境最佳化的結果都和分佈無關，因此可以應用在沒有不確定性模型或是缺乏類似資訊的情形下。理論結果.針對凸拘束，已有深入的理論分析說明新的拘束無法滿足的機率是依照以β分佈為主的分佈。針對所有凸最佳化問題的結果也是如此。再繼續擴充套件，有許多實驗等級的結果是依照狄利克雷分佈，其邊緣分佈為β分佈。也有探討過配合formula_1正則化的情境最佳化，也有便利的演算法，可以簡化運算的複雜度。有關更複雜、非凸拘束的研究是目前熱門的研究主題。配合情境最佳化，可以在風險和回報中取得權衡，而且有完整的方法可以將此結果應用在控制上。一開始先選擇formula_2個拘束開始進行最佳化，之後持續的移除其中的一些拘束，移除過程可以用不同的方式行，甚至是利用貪心法。每當多消除一個拘束後，會更新最佳化的解，也會得到對應最佳化的數值。在此程式持續進行時，可以得到經驗式的「最佳值曲線」，也就是在移除多少數量的拘束後，最佳值的變化。情境最佳化可以針對各個解的強健性作準確的評估。此技術一個很大的進步是透過wait-and-judge方法得到的：先評估解的複雜度再隨機的確認其解的可行性，目的是要降低解的複雜度。例子.考慮一函式formula_3為投資的獲利，此函式和投資選擇向量formula_4及市場狀態formula_5有關，這些資訊在投資週期的最後會知道。假設一個市場狀態的隨機模型，考慮有formula_2個可能狀態formula_7 。接著，可以從觀察記錄中找到情境formula_8。要求解以下的情境最佳化問題formula_9對應一個投資組合向量"x"，可以在最壞的情境下有最好的報酬。在求解(1)後，可以得到最佳投資策略formula_10，對應此情形的最佳報酬formula_11。當. While formula_11只根據formula_2個可能的市場狀態求得時，透過情境最佳化理論可以得到其強健性最大到formula_14，意思是指，在其他的市場狀態下，可達到報酬formula_11達到的機率只有formula_16。在量化金融上，最壞條件的分析可能過於保守。另一種作法是不考慮一些奇怪的情形，以減少悲觀情緒，而情境最佳化也可以用在其他風險度量中，例如CVaR，因此增加使用靈活度。應用領域.應用領域包括：預測、系統科學、迴歸分析、精算學、最優控制、數理金融學、機器學習、決策、供應鏈及管理學等。
metadata: erhwenkuo/wikipedia-zhtw
metadata: 情境最佳化
metadata: https://zh.wikipedia.org/wiki?curid=6446232