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An Operator Splitting Method for Large-Scale CVaR-Constrained Quadratic Programs
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AI
DOI：10.1007/s11081-026-10091-8.png)
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摘要
En 中文
我们介绍了一种快速且可扩展的求解带有条件风险值（CVaR）约束的二次规划问题的方法。虽然这些问题可以表述为标准的二次规划问题，但随着情景数量的增加，变量和约束的数量呈线性增长，使得通用求解器对于大规模问题不切实际。我们的方法结合了算子分裂与一种专门用于将解投影到CVaR约束上的O(mlogm)算法，其中m为情景数量。该方法交替求解线性系统并执行并行投影，使用我们的专用算法将解投影到CVaR约束上，并通过简单截断将其投影到盒式约束上。来自多个应用领域的数值示例表明，在具有数百万个情景的问题上，我们的方法比通用求解器快几个数量级。我们的方法已实现在一个名为CVQP的开源软件包中。
Keyword:
Conditional value-at-risk
Quadratic programming
ADMM
CVaR projection