General bi-level optimization problems are nested optimization problem的简体中文翻译

General bi-level optimization probl

General bi-level optimization problems are nested optimization problems in which one problem is constrained by another optimization problem. Bi-level optimization problems model the objective of a decision maker knowing that some part of the final decision is not under its control. The inclusion of an additional problem (lower-level) inside the upper-level constraints set stems from the need to forecast/determine the part that is not under control. This is closely related to Game Theory where a player searches for an efficient strategy by guessing the possible optimal responses of its opponent. Unfortunately, it presupposes that a bi-level feasible solution should provide a lower-level optimal solution. Strongly N-P hard by nature, even for linear and continuous levels, Fig. 1 illustrates the general mathematical formulation of bilevel optimization problems:
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一般的双层优化问题是嵌套的优化问题,其中一个问题受另一优化问题约束。双层优化问题可以模拟决策者的目标,因为他们知道最终决策的某些部分不受其控制。在上级约束集中包含一个附加问题(下级)的原因是需要预测/确定不受控制的零件。这与博弈论密切相关,在博弈论中,玩家通过猜测对手可能的最佳反应来寻找有效的策略。不幸的是,它假定双层可行解决方案应提供较低级别的最优解决方案。从本质上讲,即使是线性和连续水平,NP也很坚硬。
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一般双级优化问题是嵌套优化问题,其中一个问题受到另一个优化问题的限制。双级优化问题模型了决策者的目标,即知道最终决策的一部分不在其控制之下。在上层约束集中包含另一个问题(较低级别)源于需要预测/确定未受控制的部件。这与博弈论密切相关,玩家通过猜测对手可能的最佳反应来搜索有效的策略。不幸的是,它假定双级可行解决方案应提供较低级别的最佳解决方案。强烈N-P硬的性质,即使对于线性和连续水平,图1说明了双级优化问题的一般数学公式:
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一般的双层优化问题是一个问题受另一个优化问题约束的嵌套优化问题。双层优化问题是指决策者知道最终决策的某些部分不在其控制之下的目标。在上层约束集中包含一个额外的问题(较低级别),是因为需要预测/确定不受控制的部分。这与博弈论密切相关,博弈论中玩家通过猜测对手可能的最优反应来寻找有效的策略。不幸的是,它的前提是一个双层可行解应该提供一个较低层次的最优解。强N-P本质上很难,即使对于线性和连续的水平,图1说明了双层优化问题的一般数学公式:<br>
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