Адаптивные условные остаточные пробы для оптимизации спектральных рисков в условиях неопределенности, обусловленной принятием решений
arXiv: 2603.12507v3 Тип уведомления: заменить перекрестное резюме: мы рассматриваем возможность сведения к минимуму цели спектрального риска, ожидаемой стоимости плюс взвешенной условной величины риска, когда распределение неопределенных параметров зависит от решения и может быть отобрано только с помощью стохастического тренажера при фиксированном бюджете. Мы предлагаем адаптивный условный остаточный отбор проб (АКУ). Для этого требуется один имитирующий рисунок в каждой точке пространственной конструкции, подходящий гетеростедастической регрессионной модели зависимого от решений распределения и повторное использование стандартизированных остаточных векторов как сценариев для построения детерминистской суррогатной системы. АСРС ищет эту суррогатную для нескольких местных оптимальных, добавляет рисунки вокруг наиболее многообещающих из них, определяет кандидатов на имитаторе с общими случайными числами и заканчивает с помощью пробоотборной дорожки локальной усовершенствования с использованием выборки важности хвостовой части. Мы показываем, что разрыв в оптимальности суррогатного минимальщика ограничен ошибкой Вассерштейна в распределении сценария а
