Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/101592
Название: | An Evolutionary Approach to Passive Learning in Optimal Control Problems |
Авторы: | Blueschke, D. Savin, I. Blueschke-Nikolaeva, V. |
Дата публикации: | 2020 |
Издатель: | Springer |
Библиографическое описание: | Blueschke D. An Evolutionary Approach to Passive Learning in Optimal Control Problems / D. Blueschke, I. Savin, V. Blueschke-Nikolaeva. — DOI 10.1007/s10614-019-09961-4 // Computational Economics. — 2020. — Vol. 56. — Iss. 3. — P. 659-673. |
Аннотация: | We consider the optimal control problem of a small nonlinear econometric model under parameter uncertainty and passive learning (open-loop feedback). Traditionally, this type of problems has been approached by applying linear-quadratic optimization algorithms. However, the literature demonstrated that those methods are very sensitive to the choice of random seeds frequently producing very large objective function values (outliers). Furthermore, to apply those established methods, the original nonlinear problem must be linearized first, which runs the risk of solving already a different problem. Following Savin and Blueschke (Comput Econ 48(2):317–338, 2016) in explicitly addressing parameter uncertainty with a large Monte Carlo experiment of possible parameter realizations and optimizing it with the Differential Evolution algorithm, we extend this approach to the case of passive learning. Our approach provides more robust results demonstrating greater benefit from learning, while at the same time does not require to modify the original nonlinear problem at hand. This result opens new avenues for application of heuristic optimization methods to learning strategies in optimal control research. © 2019, The Author(s). |
Ключевые слова: | DIFFERENTIAL EVOLUTION OPTIMAL CONTROL PASSIVE LEARNING STOCHASTIC PROBLEMS |
URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/101592 |
Условия доступа: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Идентификатор SCOPUS: | 85077600937 |
Идентификатор WOS: | 000505359100002 |
Идентификатор PURE: | f0fd9e67-0382-497e-aa78-eac37d52ac47 20127615 |
ISSN: | 9277099 |
DOI: | 10.1007/s10614-019-09961-4 |
Сведения о поддержке: | Open access funding provided by University of Klagenfurt. |
Располагается в коллекциях: | Научные публикации ученых УрФУ, проиндексированные в SCOPUS и WoS CC |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
2-s2.0-85077600937.pdf | 495,29 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.