論文の概要: Residuals-based distributionally robust optimization with covariate information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01088v1
• Date: Wed, 2 Dec 2020 11:21:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 03:48:11.557941
• Title: Residuals-based distributionally robust optimization with covariate information
• Title（参考訳）: 共変量情報を用いた残差分布ロバスト最適化
• Authors: Rohit Kannan, G\"uzin Bayraksan, James R. Luedtke
• Abstract要約: 我々は、分散ロバスト最適化(DRO)における機械学習予測モデルを統合するデータ駆動アプローチを検討する。 私たちのフレームワークは、さまざまな学習設定やDROあいまいさセットに対応できるという意味で柔軟です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider data-driven approaches that integrate a machine learning prediction model within distributionally robust optimization (DRO) given limited joint observations of uncertain parameters and covariates. Our framework is flexible in the sense that it can accommodate a variety of learning setups and DRO ambiguity sets. We investigate the asymptotic and finite sample properties of solutions obtained using Wasserstein, sample robust optimization, and phi-divergence-based ambiguity sets within our DRO formulations, and explore cross-validation approaches for sizing these ambiguity sets. Through numerical experiments, we validate our theoretical results, study the effectiveness of our approaches for sizing ambiguity sets, and illustrate the benefits of our DRO formulations in the limited data regime even when the prediction model is misspecified.
• Abstract（参考訳）: 我々は、不確実なパラメータと共変量の限定的な共同観測により、分散ロバスト最適化(DRO)に機械学習予測モデルを統合するデータ駆動アプローチを検討する。 私たちのフレームワークは、さまざまな学習設定やDROあいまいさセットに対応できるという意味で柔軟です。 本研究では, ワッサースタインを用いた解の漸近的および有限なサンプル特性, サンプルロバスト最適化, phi-divergence-based ambiguity set について検討し, それらの曖昧性集合を定式化するためのクロスバリデーションアプローチについて検討した。 数値実験により, 予測モデルが不明確であった場合においても, 計算結果の検証, あいまいさ集合のサイズ化へのアプローチの有効性, DROの定式化の利点について考察する。

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