論文の概要: A Surrogate Objective Framework for Prediction+Optimization with Soft Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11358v1
• Date: Mon, 22 Nov 2021 17:09:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-23 17:26:13.824600
• Title: A Surrogate Objective Framework for Prediction+Optimization with Soft Constraints
• Title（参考訳）: ソフト制約による予測+最適化のための代理目的フレームワーク
• Authors: Kai Yan and Jie Yan and Chuan Luo and Liting Chen and Qingwei Lin and Dongmei Zhang
• Abstract要約: SPO+や直接最適化のような決定に焦点をあてた予測手法が、このギャップを埋めるために提案されている。 本稿では,実世界の線形および半定値負の二次計画問題に対して,解析的に微分可能な主観的フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.962390392493507
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Prediction+optimization is a common real-world paradigm where we have to predict problem parameters before solving the optimization problem. However, the criteria by which the prediction model is trained are often inconsistent with the goal of the downstream optimization problem. Recently, decision-focused prediction approaches, such as SPO+ and direct optimization, have been proposed to fill this gap. However, they cannot directly handle the soft constraints with the $max$ operator required in many real-world objectives. This paper proposes a novel analytically differentiable surrogate objective framework for real-world linear and semi-definite negative quadratic programming problems with soft linear and non-negative hard constraints. This framework gives the theoretical bounds on constraints' multipliers, and derives the closed-form solution with respect to predictive parameters and thus gradients for any variable in the problem. We evaluate our method in three applications extended with soft constraints: synthetic linear programming, portfolio optimization, and resource provisioning, demonstrating that our method outperforms traditional two-staged methods and other decision-focused approaches.
• Abstract（参考訳）: 予測+最適化は、最適化問題を解く前に問題パラメータを予測しなければならない一般的な現実世界パラダイムである。 しかし、予測モデルが訓練される基準は、下流最適化問題の目標と矛盾することが多い。 近年,このギャップを埋めるために,SPO+や直接最適化などの意思決定型予測手法が提案されている。 しかし、多くの現実世界の目的において必要となる$max$演算子でソフト制約を直接扱うことはできない。 本稿では,ソフトリニアおよび非負のハード制約を持つ実世界線形および半定値負二次計画問題に対する,解析的に微分可能な新たな対象フレームワークを提案する。 この枠組みは制約の乗法に関する理論的境界を与え、予測パラメータに関して閉形式解を導出し、それゆえ問題の任意の変数に対する勾配を与える。 提案手法は,合成線形計画法,ポートフォリオ最適化法,リソースプロビジョニング法という3つのソフト制約を満たしたアプリケーションで評価し,従来の2段階法と他の決定的アプローチよりも優れていることを示す。

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