論文の概要: Mostly Beneficial Clustering: Aggregating Data for Operational Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17326v2
• Date: Sun, 17 Dec 2023 09:04:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 19:35:53.959764
• Title: Mostly Beneficial Clustering: Aggregating Data for Operational Decision Making
• Title（参考訳）: 最も便利なクラスタリング: 運用決定のための集約データ
• Authors: Chengzhang Li, Zhenkang Peng, and Ying Rong
• Abstract要約: 本稿では,クラスタ構造を利用したShrunken-SAA手法を提案する。 問題の数が増えるにつれて、問題間で与えられたクラスタ構造を活用することで、さらなるメリットが得られます。 提案手法は, 軽度条件下での一般的なコスト関数に拡張することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9825334703672812
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With increasingly volatile market conditions and rapid product innovations, operational decision-making for large-scale systems entails solving thousands of problems with limited data. Data aggregation is proposed to combine the data across problems to improve the decisions obtained by solving those problems individually. We propose a novel cluster-based Shrunken-SAA approach that can exploit the cluster structure among problems when implementing the data aggregation approaches. We prove that, as the number of problems grows, leveraging the given cluster structure among problems yields additional benefits over the data aggregation approaches that neglect such structure. When the cluster structure is unknown, we show that unveiling the cluster structure, even at the cost of a few data points, can be beneficial, especially when the distance between clusters of problems is substantial. Our proposed approach can be extended to general cost functions under mild conditions. When the number of problems gets large, the optimality gap of our proposed approach decreases exponentially in the distance between the clusters. We explore the performance of the proposed approach through the application of managing newsvendor systems via numerical experiments. We investigate the impacts of distance metrics between problem instances on the performance of the cluster-based Shrunken-SAA approach with synthetic data. We further validate our proposed approach with real data and highlight the advantages of cluster-based data aggregation, especially in the small-data large-scale regime, compared to the existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 市場の不安定な状況と急速な製品革新により、大規模システムの運用上の意思決定は、限られたデータで数千の問題を解決します。 データアグリゲーションは、これらの問題を個別に解決することで得られる決定を改善するために、問題間でデータを組み合わせるために提案されている。 本稿では,データ集約手法を実装する際に問題のうちクラスタ構造を活用できる,新しいクラスタベースshrunken-saa手法を提案する。 問題の数が増えるにつれて、与えられたクラスタ構造を問題間で活用することで、そのような構造を無視するデータ集約アプローチに対するさらなるメリットが得られます。 クラスタ構造が不明な場合には,いくつかのデータポイントを犠牲にしても,クラスタ構造を明かすことは,特に問題クラスタ間の距離が大きい場合には有益であることを示す。 提案手法は軽度条件下での一般的なコスト関数に拡張することができる。 問題数が大きくなると,クラスタ間距離において,提案手法の最適性ギャップが指数関数的に減少する。 提案手法の性能を,数値実験によるニューズベンダーシステム管理の適用を通して検討する。 クラスタベースShrunken-SAA手法の性能に及ぼす問題インスタンス間の距離測定値の影響を合成データを用いて検討する。 さらに,提案手法を実データで検証し,既存のアプローチと比較して,特に小規模データ大規模システムにおいて,クラスタベースのデータ集約の利点を強調する。

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