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摘要
在实际生活中,经常会遇到不确定性问题.早期的随机规划和鲁棒优化提出
对应模型来解决这一问题但它们各自存在一些缺陷为了更好的应对不确定
,.
性,分布鲁棒优化应运而生,该方法通过部分分布信息构造不确定集,寻找最坏
情况,并对最坏情况进行优化.近年来,基于Wasserstein距离的分布鲁棒优化
在多个领域得到了广泛应用,在分类问题中,当代表特征与标签相对重要性的参
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