論文の概要: Risk-Adaptive Approaches to Stochastic Optimization: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00856v3
• Date: Wed, 3 Apr 2024 21:26:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 21:01:43.216219
• Title: Risk-Adaptive Approaches to Stochastic Optimization: A Survey
• Title（参考訳）: 確率最適化へのリスク適応的アプローチ:サーベイ
• Authors: Johannes O. Royset,
• Abstract要約: 不確実性は、エンジニアリング設計、データ駆動の問題、意思決定で広く利用されている。 過去4世紀におけるリスク対策の急速な発展について調査する。 重要な事実を記述し、いくつかの具体的なアルゴリズムをリストアップし、さらに読むための参照の広範なリストを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Uncertainty is prevalent in engineering design, data-driven problems, and decision making broadly. Due to inherent risk-averseness and ambiguity about assumptions, it is common to address uncertainty by formulating and solving conservative optimization models expressed using measures of risk and related concepts. We survey the rapid development of risk measures over the last quarter century. From their beginning in financial engineering, we recount the spread to nearly all areas of engineering and applied mathematics. Solidly rooted in convex analysis, risk measures furnish a general framework for handling uncertainty with significant computational and theoretical advantages. We describe the key facts, list several concrete algorithms, and provide an extensive list of references for further reading. The survey recalls connections with utility theory and distributionally robust optimization, points to emerging applications areas such as fair machine learning, and defines measures of reliability.
• Abstract（参考訳）: 不確実性は、エンジニアリング設計、データ駆動の問題、意思決定で広く利用されている。 仮定に固有のリスク・アバース性や曖昧さのため、リスクと関連する概念の尺度を用いて表現された保守的最適化モデルを定式化し、解決することで不確実性に対処することが一般的である。 過去4世紀におけるリスク対策の急速な発展について調査する。 金融工学の始まりから、工学と応用数学のほぼすべての分野への普及を振り返る。 凸解析に根ざしたリスク対策は、重要な計算的および理論的優位性を持つ不確実性を扱うための一般的な枠組みを提供する。 重要な事実を記述し、いくつかの具体的なアルゴリズムをリストアップし、さらに読むための参照の広範なリストを提供する。 この調査は、ユーティリティ理論と分散的ロバストな最適化との関係を思い出し、公正な機械学習のような新しいアプリケーション分野を指し示し、信頼性の尺度を定義している。

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