VladimirDobrovolsky611/Алгоритм SDDP

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Стохастическое двойственное динамическое программирование (SDDP) – это метод оптимизации, предназначенный для решения динамических задач в условиях неопределенности, то есть в случае, когда некоторые параметры задачи не являются детерминированными. В силу фундаментальности постановки задачи, данный алгоритм может быть применен в самых различных прикладных областях. Например, на сегодняшний день, стохастическое двойственное динамическое программирование активно используется для управления ГЭС в Норвегии, а также вводится в банках для управления рыночными рисками. На сегодняшний день также широко распространены альтернативные динамические методы поиска решений в условиях неопределенности, например, методы, работающие на принципах построения дерева возможных исходов, или методы, работающие на принципах управляющих правил. Однако, методы, работающие по принципу построения дерева, неизбежно сталкиваются с широко известным «проклятием размерности» (curse of dimensionality), а методы, построенные на принципах управляющих правил, как правило, требуют серьезные ограничения на тип управляющих правил, а также на свойства стохастических параметров задачи. Также, в задачах динамического управления присутствует проблема тайм-консистентности решения (time-consistence solution).

Алгоритм SDDP (Stochastic dual dynamic programming) впервые был предложен в статье M.V.F. Pereira и L.M.V.G. Pinto "Multi-stage stochastic optimization applied to energy planning" в 1991 году. Далее алгоритм претерпел множество модернизаций и спецификаций, описанных в труде Alexander Shapiro, Darinka Dentcheva, Andrzej Ruszczynski "Lectures on Stochastic Programming: Modeling and Theory", Теперь под аббревиатурой SDDP подразумевается целое семейство алгоритмов.

1.2 Математическое описание алгоритма

1.2.1 Постановка задачи

Исходные данные:

1. Количество этапов T, количество состояний на каждом этапе [math]m_t[/math], [math]t = 1,...,T[/math]

2. Размерность задачи N (размерность управляющего правила)

3. Вероятности переходов [math]p_{nt}; t = 1,...,T; n = 1,...,m_t[/math]

4. матрицы и векторы, характеризующие каждое состояние системы [math] \xi_i^t=(A_i^t, \ B_i^t, \ b_i^t, \ c_i^t) [/math]

Совокупность входных параметров в пунктах 1 - 4 формируют сценарную решетку задачи (см. рис. 1)

Считается, что на 1-м этапе задача детерминирована. Здесь присутствует всего одно состояние [math] \xi_1 =(A_1, \ b_1, \ c_1) [/math].

рис.1 Сценарная решетка и выделенный сценарий (синим)

Вычисляемые данные: Матрица управляющих действий [math]X[/math] (элементы [math]x_{it}; \ t \in 1,...,T; \ i \in 1,...,N[/math] - управления для i-го элемента на шаге t)

Постановка задачи:

[math] \left\{\begin{matrix} min \ c_1x_1 + \sum_{i=1}^{m_2}p_{1i}^1Q_2(x_1,\xi_i^2) \\subject \ to \\A_1x_1\geqslant b_1 \\x_1 \geqslant 0 \end{matrix}\right.[/math]

где

[math] Q_t(x_{t-1},\xi_i^t) = \left\{\begin{matrix} min \ c_t^ix_t + \sum_{j=1}^{m_{t+1}}p_{ji}^tQ_{t+1}(x_t,\xi_j^{t+1}) \\subject \ to \\A_t^ix_t + B_t^ix_{t-1}\geqslant b_t^i \\x_t \geqslant 0 \end{matrix}\right. t=2,...,T-1 [/math]

...

[math] Q_T(x_{T-1},\xi_i^T) = \left\{\begin{matrix} min \ c_T^ix_T \\subject \ to \\A_T^ix_T + B_T^ix_{T-1}\geqslant b_T^i \\x_t \geqslant 0 \end{matrix}\right. [/math]

Данная постановка задачи позволяет решать задачи стохастического программирования, где в качестве метрики взято мат. ожидание по состояниям системы. Существуют также и другие расширения данного алгоритма, где в качестве метрики взято значение Value at Risk или Expected Shortfall, широко используемые в оценки рисков финансовых потерь.

1.2.2 Прикладная область

Существует множество прикладных задач, для которых используется данный алгоритм. далее приведены некоторые примеры:

1. Управление ГЭС

Моделируется следующая ситуация:

Существует водохранилище с ограниченным объемом воды. водохранилище наполняется за счет осадков, а опустошается с помощью шлюзов ГЭС. Также существует населенный пункт, потребляющий электроэнергию. ГЭС может генерировать электричество 2-мя способами: спускать воду из водохранилища или использовать топливные генераторы. Себестоимость электроэнергия, полученная ГЭС за счет спуска воды можно считать нулевой, в то время, как электроэнергия, выработанная за счет топливных генераторов имеет значительную себестоимость.

Считается, что количество энергии, потребляемой населенным пунктом, а также объем осадков - случайные процессы, распределения которых можно получить с помощью исторических данных. Объем водохранилища и себестоимость производства электричества тем или иным способом - известны и фиксированы. В данных условиях стоит задача минимизировать финансовые потери ГЭС на несколько лет вперед.

2. Управление портфелем ценных бумаг.

Инвестор обладает некоторым стартовым капиталом, который можно инвестировать в заданный набор ценных бумаг. Инвестор формирует финансовый портфель на несколько лет, но внутри данного периода возможны ребалансировки портфеля, проводимые, однако, без вывода и без привлечения дополнительных средств. Прирост цен активов портфеля, а также величина дивидендных выплат - случайны. При этом, транзакционные издержки, начальный капитал инвестора, а также набор возможных активов для вложения - фиксированные величины. В данных условиях стоит задача минимизировать финансовые потери инвестора.

1.2.3 Алгоритм решения

Решение данной задачи достигается итерационно. Каждая итерация предусматривает 3 основных этапа:

1. Инициализация. На данном этапе генерируются случайные сценарии на сценарной решетки задачи. Количество инициализируемых случайных сценариев может варьироваться в зависимости от структуры сетки. До сих пор не исследовано оптимальное с точки зрения скорости выполнения количество пробных сценариев и зависимость выбора этого количества от размерности решетки. будем считать, что на каждой итерации формируется K случайных сценариев, которые представляют из себя наборы состояний [math](\widehat{xi_{1}^{i_k}},...,\widehat{xi_{T}^{i_k}})[/math]