論文の概要: Learning to Optimize with Stochastic Dominance Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07767v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 21:54:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 14:08:25.041704
• Title: Learning to Optimize with Stochastic Dominance Constraints
• Title（参考訳）: 確率的支配制約による最適化の学習
• Authors: Hanjun Dai, Yuan Xue, Niao He, Bethany Wang, Na Li, Dale Schuurmans, Bo Dai
• Abstract要約: 本稿では,不確実量を比較する問題に対して,単純かつ効率的なアプローチを開発する。 我々はラグランジアンの内部最適化をサロゲート近似の学習問題として再考した。 提案したライト-SDは、ファイナンスからサプライチェーン管理に至るまで、いくつかの代表的な問題において優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.26714928625582
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In real-world decision-making, uncertainty is important yet difficult to handle. Stochastic dominance provides a theoretically sound approach for comparing uncertain quantities, but optimization with stochastic dominance constraints is often computationally expensive, which limits practical applicability. In this paper, we develop a simple yet efficient approach for the problem, the Light Stochastic Dominance Solver (light-SD), that leverages useful properties of the Lagrangian. We recast the inner optimization in the Lagrangian as a learning problem for surrogate approximation, which bypasses apparent intractability and leads to tractable updates or even closed-form solutions for gradient calculations. We prove convergence of the algorithm and test it empirically. The proposed light-SD demonstrates superior performance on several representative problems ranging from finance to supply chain management.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の意思決定では、不確実性は重要で扱いにくい。 確率支配は、不確実量を比較するための理論的に健全なアプローチを提供するが、確率支配の制約による最適化はしばしば計算コストが高く、実用的な適用性を制限する。 本稿では,Lagrangian の有用な性質を生かした簡易かつ効率的な方法である Light Stochastic Dominance Solver (light-SD) を提案する。 我々は、ラグランジアンの内部最適化をサロゲート近似の学習問題として再考し、これは明らかな難解さを回避し、グラデーション計算のための引き込み可能な更新やクローズドフォームの解にも繋がる。 アルゴリズムの収束を証明し、経験的にテストします。 提案するlight-sdは,金融からサプライチェーン管理に至るまで,いくつかの代表的な問題において優れた性能を示す。

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