論文の概要: Robust Data-driven Prescriptiveness Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05937v2
- Date: Mon, 3 Jun 2024 19:55:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 14:26:34.290292
- Title: Robust Data-driven Prescriptiveness Optimization
- Title（参考訳）: ロバストなデータ駆動型規範性最適化
- Authors: Mehran Poursoltani, Erick Delage, Angelos Georghiou,
- Abstract要約: 本稿では、古典的経験的リスク目標最小化に代えて、規範性の係数が代わる分布的ロバストな文脈最適化モデルを提案する。
サンプル外データセットが様々な分散シフトを受ける場合の代替手法に対する結果のロバスト性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.792851066169871
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The abundance of data has led to the emergence of a variety of optimization techniques that attempt to leverage available side information to provide more anticipative decisions. The wide range of methods and contexts of application have motivated the design of a universal unitless measure of performance known as the coefficient of prescriptiveness. This coefficient was designed to quantify both the quality of contextual decisions compared to a reference one and the prescriptive power of side information. To identify policies that maximize the former in a data-driven context, this paper introduces a distributionally robust contextual optimization model where the coefficient of prescriptiveness substitutes for the classical empirical risk minimization objective. We present a bisection algorithm to solve this model, which relies on solving a series of linear programs when the distributional ambiguity set has an appropriate nested form and polyhedral structure. Studying a contextual shortest path problem, we evaluate the robustness of the resulting policies against alternative methods when the out-of-sample dataset is subject to varying amounts of distribution shift.
- Abstract（参考訳）: データの豊富さは、利用可能なサイド情報を活用してより予測的な決定を下そうとする、さまざまな最適化手法の出現につながっている。
応用の幅広い方法や文脈は、規範性の係数として知られる普遍的な単位のないパフォーマンス尺度の設計を動機付けている。
この係数は、参照情報と比較して文脈決定の質と、サイド情報の規範的パワーの両方を定量化するように設計された。
データ駆動型コンテキストにおいて前者を最大化するポリシーを特定するために,古典的経験的リスク最小化の目的に代えて規範性の係数が代わる分布的ロバストな文脈最適化モデルを提案する。
分布のあいまいさ集合が適切なネスト形式と多面体構造を持つ場合、一連の線形プログラムを解くことに依存する、このモデルを解くための分岐アルゴリズムを提案する。
文脈的最短経路問題について検討し、アウト・オブ・サンプルデータセットが様々な分布シフトを受ける場合の代替手法に対する結果のロバスト性を評価する。
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