論文の概要: Decision-Dependent Risk Minimization in Geometrically Decaying Dynamic Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08281v1
• Date: Fri, 8 Apr 2022 18:54:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-24 19:53:53.648777
• Title: Decision-Dependent Risk Minimization in Geometrically Decaying Dynamic Environments
• Title（参考訳）: 幾何学的劣化する動的環境における決定依存リスク最小化
• Authors: Mitas Ray, Dmitriy Drusvyatskiy, Maryam Fazel, Lillian J. Ratliff
• Abstract要約: 本稿では,意思決定者の行動に依存するデータ分布の予測損失問題について検討する。 意思決定者が第1次勾配オラクルを持つ情報設定のための新しいアルゴリズムを導入する。 これらのアルゴリズムは、SFparkの動的価格のパイロットスタディから得られた実世界のデータを用いて、半合成の例で評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.344082468561734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper studies the problem of expected loss minimization given a data distribution that is dependent on the decision-maker's action and evolves dynamically in time according to a geometric decay process. Novel algorithms for both the information setting in which the decision-maker has a first order gradient oracle and the setting in which they have simply a loss function oracle are introduced. The algorithms operate on the same underlying principle: the decision-maker repeatedly deploys a fixed decision over the length of an epoch, thereby allowing the dynamically changing environment to sufficiently mix before updating the decision. The iteration complexity in each of the settings is shown to match existing rates for first and zero order stochastic gradient methods up to logarithmic factors. The algorithms are evaluated on a "semi-synthetic" example using real world data from the SFpark dynamic pricing pilot study; it is shown that the announced prices result in an improvement for the institution's objective (target occupancy), while achieving an overall reduction in parking rates.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,意思決定者の行動に依存し,幾何学的崩壊過程に従って動的に進化するデータ分布が与える期待損失最小化の問題について検討する。 意思決定者が一階勾配オラクルを持つ情報設定と、単に損失関数オラクルを持つ設定の両方のための新しいアルゴリズムが導入される。 アルゴリズムは同じ原理で動作し、意思決定者は、決定を更新する前に動的に変化する環境が十分に混ざり合うように、エポックの長さに対して一定の決定を繰り返し展開する。 各設定における繰り返しの複雑さは、対数係数までの一階確率勾配法とゼロ階確率勾配法の既存の速度と一致する。 このアルゴリズムは, SFpark動的価格パイロットスタディから得られた実世界のデータを用いて, 半合成の例で評価され, 発表された価格は, 総合的な駐車率の低下を図りながら, 施設の目的(占領対象)の改善につながることが示された。

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