비볼록 확률 프로그래밍을 위한 확률적 1차 및 0차 방법

이 논문에서는 비선형(가능성이 있는 비볼록) 확률 프로그래밍 문제의 중요한 클래스를 해결하기 위해 랜덤 확률적 경량(RSG) 방법이라는 새로운 확률적 근사 알고리즘을 소개합니다. 우리는 비선형 프로그래밍 문제의 근사 정지점 계산에 대한 이 방법의 복잡성을 수립합니다. 우리는 또한 문제가 볼록할 경우 이 방법이 거의 최적의 수렴률을 가진다는 것을 보여줍니다. 우리는 RSG 방법의 여러 독립 실행에 의해 생성된 솔루션의 짧은 목록을 평가하기 위해 사후 최적화 단계를 적용하는 알고리즘의 변형을 논의하며, 이러한 수정이 알고리즘의 큰 편차 특성을 상당히 개선하는 데 도움이 됨을 보여줍니다. 이러한 방법은 오직 확률적 0차 정보만 사용할 수 있는 시뮬레이션 기반 최적화 문제를 해결하는 데 전문화됩니다.