論文の概要: Optimize-via-Predict: Realizing out-of-sample optimality in data-driven
optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11147v1
- Date: Wed, 20 Sep 2023 08:48:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-21 16:55:35.594954
- Title: Optimize-via-Predict: Realizing out-of-sample optimality in data-driven
optimization
- Title（参考訳）: Optimize-via-Predict: データ駆動最適化におけるサンプル外最適化の実現
- Authors: Gar Goei Loke, Taozeng Zhu, Ruiting Zuo
- Abstract要約: 本稿では,データ駆動最適化の定式化について検討する。
我々は、規範的なソリューションを、そのようなデータセットを意思決定にマッピングする意思決定者ルールとして定義する。
本稿では,このようなサンプル外最適解に対して,サンプリングアルゴリズムと2分割探索アルゴリズムを組み合わせることで効率よく解ける最適化問題を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We examine a stochastic formulation for data-driven optimization wherein the
decision-maker is not privy to the true distribution, but has knowledge that it
lies in some hypothesis set and possesses a historical data set, from which
information about it can be gleaned. We define a prescriptive solution as a
decision rule mapping such a data set to decisions. As there does not exist
prescriptive solutions that are generalizable over the entire hypothesis set,
we define out-of-sample optimality as a local average over a neighbourhood of
hypotheses, and averaged over the sampling distribution. We prove sufficient
conditions for local out-of-sample optimality, which reduces to functions of
the sufficient statistic of the hypothesis family. We present an optimization
problem that would solve for such an out-of-sample optimal solution, and does
so efficiently by a combination of sampling and bisection search algorithms.
Finally, we illustrate our model on the newsvendor model, and find strong
performance when compared against alternatives in the literature. There are
potential implications of our research on end-to-end learning and Bayesian
optimization.
- Abstract（参考訳）: 意思決定者が真の分布に従わないが、ある仮説集合に存在し、その情報が得られる歴史的なデータセットを持っているという知識を持つデータ駆動最適化の確率的定式化について検討する。
このようなデータセットを決定にマッピングする決定ルールとして,規範的ソリューションを定義する。
仮説集合全体に対して一般化可能な規範解が存在しないので、仮定の近傍における局所平均として外サンプル最適性を定義し、サンプリング分布上で平均化する。
我々は、局所的なサンプル外最適性の十分条件を証明し、仮説ファミリーの十分統計量の関数に還元する。
本稿では,このようなサンプル外最適解に対して,サンプリングアルゴリズムと2分割探索アルゴリズムを組み合わせることで効率よく解ける最適化問題を提案する。
最後に,私たちのモデルをニュースベンダモデルで説明し,文献の代替案と比較すると高い性能を示す。
エンドツーエンドの学習とベイズ最適化に関する私たちの研究には、潜在的な意味があります。
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