|
|
Problém dvou manažérů a problematika úloh stochastického programování s lineární kompenzací
Kaňková, Vlasta
Úlohy stochastického programování s lineární kompenzací odpovídají mnoha ekonomickým problémům. Tyto úlohy jsou kompozicí dvou úloh (vnitřní a vnější). Řešení vnější úlohy závisí na pravděpodobnostní míře, řešení vnitřní úlohy závisí na řešení vnější úlohy a na realizaci náhodného elementu. Evidentně, optimální chování dvou manažérů může být (v mnoha případech) modelováno pomocí shora popsaného modelu, ve kterém chování hlavního manažéra je popsáno vnější úlohou a chování vedlejšího manažéra odpovídá vnitřní úloze. Práce je zaměřena na zkoumání vntřní úlohy.
|
|
|
Ramseův růstový model: zobecnění a algoritmická řešení
Sladký, Karel
V práci se studují aproximativní přístupy pro zobecněný Ramseyův model se stochastickou neurčitostí. Využitím standardních postupů stochastického dynamického programováním jsou nalezeny explicitní výrazy pro globální užitek spotřebitelů (tj. součet diskontovaných okamžitých užitků) v aproximovaném modelu spolu s odhadem chyb vzniklých aproximací.
|
|
|
Empirické odhady a stabilita ve stochastickém programování
Kaňková, Vlasta
It is known that optimization problems depending on a probability measure correspond to many applications. It is also known that these problems belong mostly to a class of nonlinear optimization problems and, moreover, that very often an ``underlying" probability measure is not completely known. The aim of the research report is to deal with the case when an empirical measure substitutes the theoretical one. In particular, the aim is to generalize reults dealing with convergence rate in the case of empirical esrimates. The introduced results are based on the stability results corresponding to the Wasserstein metric. A relationship berween tails of one-dimensional marginal distribution functions and exponentional rate of convergence are introduced. The corresponding results are focus mainly on ``classical" type of problems corresponding to the cases with penalty and recourse. However, an integer simple recourse case and some special risk funkcionals are discussed also.
|
|
|
Porovnání aproximací v úlohách stochastické a robustní optimalizace
Houda, Michal
Článek se zabývá dvěma rozsáhlými oblastmi teorie optimalizace: stochastickým a robustním programováním. Specializuje se na dva různé přístupy v případě řešení optimalizačních úloh, ve kterých se vyskytuje náhodný prvek v omezeních. Jako způsob obejití tohoto problému je možné hledat řešení, které je přípustné pro téměř všechna omezení až na malou část. Oba přístupy nabízí odlišné metody zabývající se tímto požadavkem. Ve článku se snažíme nalézt základní rozdíly mezi oběma přístupy a ilustrovat tyto rozdíly na jednoduchém numerickém příkladě.
|
|
|
Úlohy stochastického programování s lineární kompensací: Aplikace na problematiku dvou manažérů
Kaňková, Vlasta
Úlohy stochastického programování s lineární kompensací jsou komposicí dvou optimalisačních úloh (vnitřní a vnější). Řešení vnější úlohy múže záviset na náhodném elementu pouze prostřednictvím pravděpodobnostní míry, zatímco řešení vnirřní úlohy může záviset na řešení vnější úlohy a na realisaci náhodného elementu. Evidentně, problematika dvou manažérů může (v mnoha případech) být popsána modelem tohoto typu, ve kterém chování hlavního manažéra odpovídá vnější úloze, optimální chování druhého manažéra je dáno vnitřní úlohou. Příspěvek je zaměřen na zkoumání vlastností vnitřní úlohy.
|
|
|
Aproximace ve stochastických růstových modelech
Sladký, Karel
V práci se vyšetřují pro Ramseyův model ekonomického růstu s diskrétním časovým parametrem a náhodným chováním konečné aproximace jeho stavového prostoru. Využitím standardních postupů stochastického dynamického programování jsou uvedeny vztahy pro nalezení maximálního užitku spotřebitelů pro uvažovaný aproximovaný model.
|
|
|
Aproximace stochastických a robustních optimalizačních úloh
Houda, Michal
Článek se zabývá dvěma rozsáhlými oblastmi teorie optimalizace: stochastickým a robustním programováním. Specializuje se na dva různé přístupy v případě řešení optimalizačních úloh, ve kterých se vyskytuje náhodný prvek v omezeních. Jako způsob obejití tohoto problému je možné hledat řešení, které je přípustné pro téměř všechna omezení až na malou část. Oba přístupy nabízí odlišné metody zabývající se tímto požadavkem. Ve článku se snažíme nalézt základní rozdíly mezi oběma přístupy a ilustrovat tyto rozdíly na jednoduchém numerickém příkladě.
|
|
| |
|
|
Empirické procesy ve stochastickém programování
Kaňková, Vlasta ; Houda, Michal
Studovat a řešit optimalizační úlohy závislé na pravděpodobnostní míře býva komplkované. Z toho důvodu byla v literatuře věnována velká pozornost studiu stability těchto úloh uvažované vzhledem k prostoru pravděpodobnostních měr. Práce je zaměřena na studium stability založené na Wassesteinově a Kolmogorově merice s L_1 normou v příslušném Eukleidově prostoru. Dosažené výsledky o stabilitě jsou aplikovány na empirické odhady.
|
|
| |
host ::
RSS.