#Distributionally-Robust-Optimization

学習済み密度モデルに基づく適応的シナリオ生成手法

arXiv eess.SYは2026年10月29日(現地時間)、Aron Brenner氏とSaurabh Amin氏らの研究チームが、学習済み密度モデルを中心とするKullback-Leibler (KL)ボールを用いた分布ロバスト最適化 (DRO) のための適応的シナリオ生成手法に関する論文を発表した。この手法は、データ駆動型二段階確率計画における分布誤差への対策として提案されている。