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Enregistrement W2581872955

A Simulation-and-Regression Approach for Stochastic Dynamic Programs with Endogenous State Variables

2011· article· en· W2581872955 sur OpenAlexaff
Michel Denault, Jean‐Guy Simonato, Lars Stentoft

Notice bibliographique

RevueLes Cahiers du GERAD · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensHEC MontréalGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésState variableControl variableVariable (mathematics)EndogeneityStochastic controlFlexibility (engineering)DiscretizationVariablesRegression analysisState (computer science)Computer scienceMathematical optimizationEconometricsMathematicsOptimal controlStatisticsAlgorithm
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the optimum control of a stochastic system, in the presence of both exogenous (control-independent) stochastic state variables and endogenous (control-dependent) state variables. Our solution approach relies on simulations and regressions with respect to the state variables, but also grafts the endogenous state variable into the simulation paths. That is, unlike most other simulation approaches found in the literature, no discretization of the endogenous variable is required. The approach is meant to handle several stochastic variables, offers a high level of flexibility in their modeling, and should be at its best in non time-homogenous cases, when the optimal policy structure changes with time. We provide numerical results for a dam-based hydropower application, where the exogenous variable is the stochastic spot price of power, and the endogenous variable is the water level in the reservoir.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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