作者：罗美菊; 李亚杰; 郭凤艳ncp函数条件风险价值期望残差最小化光滑化罚样本均值近似
摘要：主要考虑随机广义纳什均衡问题（SGNEP）,由于随机变量的存在,SGNEP通常无解.对此问题,文章首先给出一阶必要性条件并利用NCP函数得到优化模型的目标函数,为降低所得解的＂风险＂,再利用条件风险价值（CVaR）给出约束条件,从而构造出求解SGNEP的一个低风险模型,并将此模型所得解视为SGNEP的解.然而,直接求解该低风险模型可能会遇到两个问题：一是该模型含有非光滑约束,二是目标函数和约束条件包含期望值.考虑到这两个问题,采用光滑化和罚样本均值近似方法提出该模型的近似问题,并进一步给出近似问题最优解的收敛性结果.最后,文章给出数值算例,以验证所提方法的可行性.
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