論文の概要: Learning Resource Allocation Policies from Observational Data with an Application to Homeless Services Delivery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10053v1
• Date: Tue, 25 Jan 2022 02:32:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-26 16:07:50.474123
• Title: Learning Resource Allocation Policies from Observational Data with an Application to Homeless Services Delivery
• Title（参考訳）: 観測データからの資源配分政策の学習と在宅サービス提供への応用
• Authors: Aida Rahmattalabi, Phebe Vayanos, Kathryn Dullerud, Eric Rice
• Abstract要約: 本研究では、観察データから、異種個体を効果的にマッチングし、異なるタイプの資源を不足させる公正かつ解釈可能な政策を学習する問題について研究する。 我々は、合成データと実世界のデータを用いて広範な分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.65131987576314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of learning, from observational data, fair and interpretable policies that effectively match heterogeneous individuals to scarce resources of different types. We model this problem as a multi-class multi-server queuing system where both individuals and resources arrive stochastically over time. Each individual, upon arrival, is assigned to a queue where they wait to be matched to a resource. The resources are assigned in a first come first served (FCFS) fashion according to an eligibility structure that encodes the resource types that serve each queue. We propose a methodology based on techniques in modern causal inference to construct the individual queues as well as learn the matching outcomes and provide a mixed-integer optimization (MIO) formulation to optimize the eligibility structure. The MIO problem maximizes policy outcome subject to wait time and fairness constraints. It is very flexible, allowing for additional linear domain constraints. We conduct extensive analyses using synthetic and real-world data. In particular, we evaluate our framework using data from the U.S. Homeless Management Information System (HMIS). We obtain wait times as low as an FCFS policy while improving the rate of exit from homelessness for underserved or vulnerable groups (7% higher for the Black individuals and 15% higher for those below 17 years old) and overall.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,観察データから不均質な個人と異なる種類の資源の不足に効果的にマッチする公正かつ解釈可能な政策まで,学習の課題について検討する。 我々はこの問題を,個人とリソースが時間とともに確率的に到着するマルチクラスマルチサーバキューシステムとしてモデル化する。 各個人は到着するとキューに割り当てられ、リソースにマッチするのを待つ。 リソースは、各キューにサービスするリソースタイプをエンコードする適格性構造に従って、最初のcome first serving(fcfs)方式で割り当てられる。 本稿では,現代の因果推論の手法に基づく手法を提案し,各キューの構築とマッチング結果の学習を行い,その信頼性構造を最適化するためのMIO(mixed-integer Optimization)の定式化を提案する。 mio問題は、待ち時間と公平性の制約による政策成果を最大化する。 非常に柔軟で、追加の線形ドメイン制約を可能にする。 合成データと実世界データを用いて広範な分析を行う。 特に,米国ホームレスマネジメント情報システム(HMIS)のデータを用いたフレームワークの評価を行った。 FCFSの方針に準じて待ち時間が低くなり,貧弱なグループや脆弱なグループではホームレスからの退避率(黒人では7%,17歳未満では15%)が向上した。

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