Fugu-MT 論文翻訳(概要): A General Stochastic Optimization Framework for Convergence Bidding

論文の概要: A General Stochastic Optimization Framework for Convergence Bidding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06543v1
Date: Wed, 12 Oct 2022 19:14:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-14 17:54:50.789994
Title: A General Stochastic Optimization Framework for Convergence Bidding
Title（参考訳）: 収束バイディングのための一般確率最適化フレームワーク
Authors: Letif Mones and Sean Lovett
Abstract要約: 本稿では,最適収束(仮想)入札曲線を得るための一般最適化フレームワークを提案する。本フレームワークでは,入札価格とボリュームを同時に生成する線形プログラミングに基づく最適化モデルを開発した。一般モデルにおける様々な近似と単純化が、自然によく知られた収束入札アプローチにつながることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We introduce a general stochastic optimization framework to obtain optimal convergence (virtual) bid curves. Within this framework, we develop a computationally tractable linear programming-based optimization model, which produces bid prices and volumes simultaneously. We also show that different approximations and simplifications in the general model lead naturally to well-known convergence bidding approaches, such as self-scheduling and opportunistic approaches.
Abstract（参考訳）: 本稿では,最適収束(仮想)入札曲線を得るための一般確率最適化フレームワークを提案する。本フレームワークでは,入札価格とボリュームを同時に生成する線形プログラミングに基づく最適化モデルを構築した。また,一般モデルにおける異なる近似や単純化は,自己スケジューリングや日和見的アプローチなど,よく知られた収束入札手法に自然に導かれることを示した。

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