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Convergence analysis of sample average approximation of stochastic nonlinear complementarity problems: from two-stage to multistage

发布日期:2020-12-17点击数:

报告人:孙海琳 (南京师范大学)

日期:20201224

时间:15:00-16:00

地址:数统学院LD202


摘要:In this paper, we consider the sample average approximation (SAA) approach for stochastic nonlinear complementarity problems (SNCPs) and study the corresponding convergence properties. We first investigate the convergence of the SAA counterparts of two-stage SNCPs when the first stage problem is continuously differentiable and the second stage problem is locally Lipschitz continuous. After that, we extend the convergence results to a class of multistage SNCPs. Finally, some preliminary numerical tests are presented to illustrate the convergence results.


   简介:孙海琳博士是南京师范大学数学科学学院教授。他于2007年在吉林大学获得统计学学士学位,2013年毕业于哈尔滨工业大学,获数学博士学位。在其博士期间,他在英国南安普顿大学和香港理工大学联合培养。201512月至20181月在香港理工大学应用数学系做博士后研究。2018年获中国运筹学会青年科技奖和江苏省数学成就奖。他的研究领域包括随机优化,分布鲁棒优化、随机变分不等式及其在投资组合、风险管理和经济学模型上的应用。他在Mathematical ProgrammingSIAM Journal on OptimizationMathematics of Operations Research国际权威期刊发表了十多篇论文。


联系人:蒋 杰   陈纯荣


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