arXiv stat.ML· Marcell T. Kurbucz·· 15 天前AI 评分26
基于自适应条件残差采样的决策相关不确定性谱风险优化方法
Adaptive Conditional Residual Sampling for Spectral Risk Optimisation under Decision-Dependent Uncertainty
AI 导读
研究者提出了自适应条件残差采样（ACRS）算法，用于在决策相关不确定性及固定采样预算下优化包含期望成本与加权条件在险价值的谱风险目标。该方法通过异方差回归模型复用标准化残差向量构建确定性代理模型，并结合尾部重要性采样完成局部精炼。在解析测试族的60个随机算例上，ACRS取得了11.8%的平均遗憾值，优于贝叶斯优化等基线方法的22.3%至42.3%，且在两个六维基准测试中均取得最低平均遗憾值。
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