Tính ổn định của bài toán cân bằng ngẫu nhiên và áp dụng

Nguyễn Xuân Hải * và Nguyễn Hồng Quân

* Tác giả liên hệ (ngxuanhai2000@yahoo.com)

Article Sidebar

Full Text: PDF

Ngày nhận bài: 20-04-2021
Ngày duyệt đăng: 25-02-2016
Ngày xuất bản: 06-06-2016
Title: Stability of stochastic equilibrium problems and application
DOI: 10.22144/ctu.jvn.2016.032
Lượt xem
39
Downloads
29
Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC
Trích dẫn
Hải, N. X., & Quân, N. H. (2016). Tính ổn định của bài toán cân bằng ngẫu nhiên và áp dụng. Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, (42), 97-103. https://doi.org/10.22144/ctu.jvn.2016.032
Số báo
Số. 42 (2016)
Chuyên mục
Tự nhiên

Abstract

In this paper, we propose a stochastic equilibrium problem involving parameter of probability measure (SEP). By introducing some probability metrics, we establish sufficient conditions for the solution map of (SEP) to be upper semicontinuous. Applications to stochastic programming problems are given.
Keywords: Stochastic equilibria, Stability, Probability metric, Stochastic optimization, Solution mapping

Tóm tắt

Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu một bài toán cân bằng ngẫu nhiên phụ thuộc tham số độ đo xác suất (SEP). Bằng việc đề nghị vài mêtric xác suất trên không gian các tham số, chúng tôi xét tính ổn định cho (SEP). Kết quả sau đó được áp dụng cho một số trường hợp riêng của (SEP).
Từ khóa: Cân bằng ngẫu nhiên, Tính ổn định, Mêtric xác suất, Tối ưu ngẫu nhiên, Ánh xạ nghiệm

Article Details

Tài liệu tham khảo

Cho, G.M., 1995. Stability of the Multiple Objective Linear Stochastic Programming Problems. Bulletin of the Korean Mathematical Society. 32: 287-296.

Henrion, R. and W. Romisch, 1999. Metric Regular and Quantitative Stability in Stochastic Programs with Probabilistic Constraints. Mathematical Programming. 84: 55-88.

Nemirovski, A. et al., 2009. Robust Stochastic Approximation Approach to Stochastic Programming. SIAM Journal on Optimization. 19: 1574-1609.

Rachev, S. T., 1991. Probability Metrics and the Stability of Stochastic Models. Wiley, Chichester, U.K. 493pp.

Rachev, S. T. and W. Romisch, 2002. Quatitative Stability in Stochastic Programming the Mathod of Probability Metrics. Mathematics of Operation Reseach. 27: 792-818.

Romisch, W. and R. J-B. Wets, 2007. Stability of ε-Approximate Solutions to Convex Stochastic Programs. SIAM Journal on Optimization. 18(3): 961–979.

Shapiro, A., 2008. Stochastic Programming Approach to Optimization under Uncertainty. Mathematical Programming. 112(B): 183-220.