論文の概要: Efficient Learning of Decision-Making Models: A Penalty Block Coordinate Descent Algorithm for Data-Driven Inverse Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15393v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 12:52:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 16:18:12.772418
• Title: Efficient Learning of Decision-Making Models: A Penalty Block Coordinate Descent Algorithm for Data-Driven Inverse Optimization
• Title（参考訳）: 意思決定モデルの効率的な学習:データ駆動逆最適化のためのペナルティブロック座標Descentアルゴリズム
• Authors: Rishabh Gupta, Qi Zhang
• Abstract要約: 我々は、意思決定プロセスを明らかにするために、事前の意思決定データを使用する逆問題を考える。 この統計的学習問題は、データ駆動逆最適化と呼ばれる。 そこで本稿では,大規模問題を解くために,効率的なブロック座標降下に基づくアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.610576072466895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decision-making problems are commonly formulated as optimization problems, which are then solved to make optimal decisions. In this work, we consider the inverse problem where we use prior decision data to uncover the underlying decision-making process in the form of a mathematical optimization model. This statistical learning problem is referred to as data-driven inverse optimization. We focus on problems where the underlying decision-making process is modeled as a convex optimization problem whose parameters are unknown. We formulate the inverse optimization problem as a bilevel program and propose an efficient block coordinate descent-based algorithm to solve large problem instances. Numerical experiments on synthetic datasets demonstrate the computational advantage of our method compared to standard commercial solvers. Moreover, the real-world utility of the proposed approach is highlighted through two realistic case studies in which we consider estimating risk preferences and learning local constraint parameters of agents in a multiplayer Nash bargaining game.
• Abstract（参考訳）: 決定問題は通常最適化問題として定式化され、最適決定を行うために解かれる。 本研究では,事前決定データを用いて基礎となる意思決定過程を数学的最適化モデルとして解明する逆問題を考える。 この統計学習問題はデータ駆動逆最適化と呼ばれる。 基礎となる意思決定プロセスがパラメータが不明な凸最適化問題としてモデル化される問題に焦点を当てる。 逆最適化問題を双レベルプログラムとして定式化し,大規模問題に対する効率的なブロック座標降下型アルゴリズムを提案する。 合成データセットの数値実験により,本手法の計算的優位性を示す。 さらに,マルチプレイヤーナッシュバーゲティングゲームにおいて,リスク嗜好を推定し,エージェントの局所的制約パラメータを学習する2つの現実的なケーススタディを通じて,提案手法の現実的有用性を強調した。

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