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21.
Jeannette H. C. Woerner 《商业与工业应用随机模型》2005,21(1):27-44
In the framework of stochastic volatility models we examine estimators for the integrated volatility based on the pth power variation (i.e. the sum of pth absolute powers of the log‐returns). We derive consistency and distributional results for the estimators given high‐frequency data, especially taking into account what kind of process we may add to our model without affecting the estimate of the integrated volatility. This may on the one hand be interpreted as a possible flexibility in modelling, for example adding jumps or even leaving the framework of semimartingales by adding a fractional Brownian motion, or on the other hand as robustness against model misspecification. We will discuss possible choices of p under different model assumptions and irregularly spaced data. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
22.
23.
We consider the optimal service control of a multiclass M/G/1 queueing system in which customers are served nonpreemptively and the system cost rate is additive across classes and increasing convex in the numbers present in each class. Following Whittle's approach to a class of restless bandit problems, we develop a Langrangian relaxation of the service control problem which serves to motivate the development of a class of index heuristics. The index for a particular customer class is characterised as a fair charge for service of that class. The paper develops these indices and reports an extensive numerical investigation which exhibits strong performance of the index heuristics for both discounted and average costs. 相似文献
24.
凹整数规划的分枝定界解法 总被引:3,自引:0,他引:3
凹整数规划是一类重要的非线性整数规划问题,也是在经济和管理中有着广泛应用的最优化问题.本文主要研究用分枝定界方法求解凹整数规划问题,这一方法的基本思想是对目标函数进行线性下逼近,然后用乘子搜索法求解连续松弛问题.数值结果表明,用这种分枝定界方法求解凹整数规划是有效的. 相似文献
25.
在组合系统运用Kalman滤波器技术时,准确的系统模型和可靠的观测数据是保证其性能的重要因素,否则将大大降低Kalman滤波器的估计精度,甚至导致滤波器发散.为解决上述Kalman应用中的实际问题,提出了一种新颖的基于进化人工神经网络技术的自适应Kalman滤波器.仿真试验表明该算法可以在系统模型不准确时、甚至外部观测数据短暂中断时,仍能保证Kalman滤波器的性能. 相似文献
26.
求线性规划初始可行基的新方法 总被引:9,自引:3,他引:6
本文提出一个求线性规划初始可行基的新算法,该算法不仅避免了人工变量,而且理论分析及初步的数值实验结果表明其效率更高。 相似文献
27.
线性规划联合算法的理论与应用 总被引:6,自引:4,他引:2
本在[1]的基础上.较系统的叙述了线性规划联合算法的步骤、相关理论及其应用,指出该算法具有避免人工变量、减少迭代次数、使用灵活、应用方便等特点。 相似文献
28.
29.
本对于全局优化问题提出一个改进的进化规划算法,该算法以概率p接收基于电磁理论求出合力方向作为随机搜索方向,以概率1-p接收按正态分布产生的随机搜索方向。改进算法不仅克服了传统进化规划算法随机搜索的盲目性,而且保留了传统进化规划算法全局搜索性。本算法应用于几个典型例题,数值结果表明本算法是可行的,有效的。 相似文献
30.
The Sample Average Approximation Method Applied to Stochastic Routing Problems: A Computational Study 总被引:1,自引:0,他引:1
Bram Verweij Shabbir Ahmed Anton J. Kleywegt George Nemhauser Alexander Shapiro 《Computational Optimization and Applications》2003,24(2-3):289-333
The sample average approximation (SAA) method is an approach for solving stochastic optimization problems by using Monte Carlo simulation. In this technique the expected objective function of the stochastic problem is approximated by a sample average estimate derived from a random sample. The resulting sample average approximating problem is then solved by deterministic optimization techniques. The process is repeated with different samples to obtain candidate solutions along with statistical estimates of their optimality gaps.We present a detailed computational study of the application of the SAA method to solve three classes of stochastic routing problems. These stochastic problems involve an extremely large number of scenarios and first-stage integer variables. For each of the three problem classes, we use decomposition and branch-and-cut to solve the approximating problem within the SAA scheme. Our computational results indicate that the proposed method is successful in solving problems with up to 21694 scenarios to within an estimated 1.0% of optimality. Furthermore, a surprising observation is that the number of optimality cuts required to solve the approximating problem to optimality does not significantly increase with the size of the sample. Therefore, the observed computation times needed to find optimal solutions to the approximating problems grow only linearly with the sample size. As a result, we are able to find provably near-optimal solutions to these difficult stochastic programs using only a moderate amount of computation time. 相似文献