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然而,正如Baes和Munari(2017)所示,这远非事实。近似最优支付图的下半连续前面的例子表明,一旦我们离开多面体,最优支付图可能就不是下半连续的,在这种情况下,最优投资组合的选择会受到严重不稳定性的影响。这与基础验收集是否为共模无关。因此,我们很自然地会转向下半连续性的研究,以获得接近最优的支付图。对于任何给定的ε>0,这些都是设定值MAPS Eε:X=> 通过设置ε(X)定义:={Z∈ MX+Z∈ A、 π(Z)<ρ(X)+ε}。我们不再关注最优回报,而是放松最优条件,以接近最低的成本寻找确保可接受性的所有回报。参数ε定义了最佳成本周围的公差范围。在参数优化语言中,Eε被称为ε-最优集映射。几乎最优集映射的研究是参数优化中经常出现的主题,下半连续性的关键结果是Bank等人(1983)的定理4.2.4。在将该结果调整到我们的框架后,我们利用它来建立各种较低的连续性结果,以获得接近最优的支付图。为此,我们首先需要以下初步引理,它提供了Bank等人(1983)中引理2.2.5和推论2.2.5.1的简单概括。这里,对于X∈ 我们说一个集值映射S:X=> 对于任意Z,M在X处是严格下半连续的∈ 存在开放的社区UX X/X和UZ Z中的M就是这样∈ 用户体验==> 乌兹 S(Y)。我们说,如果上述性质对每个X都成立,那么S是严格下半连续的∈ 十、早期,严格下半连续性比下半连续性强(通常强得多)。引理5.18。
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