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  • 凸リスク尺度に基づく再帰的強化学習

    比留木 幹人, 中川 慧 人工知能学会第二種研究会資料 2023 (FIN-032), 57-64, 2024-02-27

    ...<p>再帰的強化学習は価値関数を用いずに方策を更新する強化学習アルゴリズムであり、方策の更新をある目的関数の勾配に基づいて行う手法がトレーディング戦略に応用されている。しかしながら、それらは少数の具体的な目的関数に基づくものであり、柔軟な目的関数の選択が可能であるとは言えない。そこで本論文では、再帰的強化学習における目的関数を劣微分が1点集合となる凸リスク尺度と、2つの時間整合的な動的凸リスク...

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  • 準凸計画間題に対するKKT条件と制約想定 (非線形解析学と凸解析学の研究)

    鈴木, 聡 数理解析研究所講究録 2190 88-94, 2021-07

    ...本講究録では,準凸計画問題に対するKKT条件と制約想定について述べる.特に近年筆者によって示された, essentially quasiconvex programmingに対するGP劣微分と生成集合を用いた最適性の必要十分条件,一般の準凸計画問題に対するM劣微分と生成集合を用いた最適性の必要十分条件について述べる.特に既存の研究との関連や証明のアイディア等について詳細に述べる....

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  • 生産理論に関する或る考察

    田中, 嘉浩 經濟學研究 57 (2), 15-26, 2007-09

    ...本稿では,我々は非滑最適化の枠組みの下で劣微分やClarkeの劣微分を用いながら従来の結果を拡張し,一般Hotellingの補題や一般Shephardの補題を示す。ところで,経済学にも数理計画にも解の連続性を扱った文献は殆どないのも注意すべきである。解の連続性を保証するには線形生産関数ですら十分ではない。...

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  • 非線型名品種流問題に対する微分不可能関数の最適化によるアプローチ

    福島 雅夫 日本オペレーションズ・リサーチ学会論文誌 27 (2), 151-177, 1984

    ...つぎに、この双対問題の目的関数は一般に滑らかではないがその関数値および劣微分が最短径路問題を解くことにより計算できることを利用して双対問題を最適化するためのアルゴリズムを開発し、その収束性を証明する。このアルゴリズムは、その主な構成要素がネットワーク上の最短径路問題とネットワークの大きさとは無関係な部分問題を逐次解くことであるので、十分に大規模な現実の問題に対しても適用可能であると期待される。...

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