論文の概要: Learning Deterministic Surrogates for Robust Convex QCQPs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12485v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 16:56:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 18:13:51.757181
• Title: Learning Deterministic Surrogates for Robust Convex QCQPs
• Title（参考訳）: ロバスト凸QCQPに対する決定論的サロゲートの学習
• Authors: Egon Per\v{s}ak and Miguel F. Anjos
• Abstract要約: 本稿では,ロバストな意思決定損失に関する予測モデルをトレーニングするための二重暗黙層モデルを提案する。 第1の層は問題の決定論的バージョンを解き、第2の層は不確実性集合に対する最悪のケース実現を評価する。 これにより、テスト時に単純な決定論的問題を解くだけで、堅牢な決定につながるモデルのパラメータ化を学ぶことができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decision-focused learning is a promising development for contextual optimisation. It enables us to train prediction models that reflect the contextual sensitivity structure of the problem. However, there have been limited attempts to extend this paradigm to robust optimisation. We propose a double implicit layer model for training prediction models with respect to robust decision loss in uncertain convex quadratically constrained quadratic programs (QCQP). The first layer solves a deterministic version of the problem, the second layer evaluates the worst case realisation for an uncertainty set centred on the observation given the decisions obtained from the first layer. This enables us to learn model parameterisations that lead to robust decisions while only solving a simpler deterministic problem at test time. Additionally, instead of having to solve a robust counterpart we solve two smaller and potentially easier problems in training. The second layer (worst case problem) can be seen as a regularisation approach for predict-and-optimise by fitting to a neighbourhood of problems instead of just a point observation. We motivate relaxations of the worst-case problem in cases of uncertainty sets that would otherwise lead to trust region problems, and leverage various relaxations to deal with uncertain constraints. Both layers are typically strictly convex in this problem setting and thus have meaningful gradients almost everywhere. We demonstrate an application of this model on simulated experiments. The method is an effective regularisation tool for decision-focused learning for uncertain convex QCQPs.
• Abstract（参考訳）: 決定にフォーカスした学習は、文脈最適化のための有望な開発である。 これにより、問題の文脈的感度構造を反映した予測モデルを訓練することができる。 しかし、このパラダイムを堅牢な最適化に拡張する試みは限られている。 本研究では,不確実な凸2次プログラム(QCQP)におけるロバストな決定損失に関する予測モデルをトレーニングするための二重暗黙層モデルを提案する。 第1の層は、問題の決定論的バージョンを解き、第2の層は、第1の層から得られた決定から得られた観察に基づく不確実性セットに対する最悪のケース実現を評価する。 これにより、テスト時により単純な決定論的問題を解決するだけで、ロバストな決定につながるモデルのパラメータ化を学べます。 さらに、堅牢な解決を行う代わりに、より小さく、より簡単な2つの課題をトレーニングで解決します。 第2層(ワーストケース問題)は、単に点観測ではなく近隣の問題に適合することで予測・最適化のための正規化アプローチと見なすことができる。 我々は、不確実な集合が地域問題を信頼させる場合の最悪の問題緩和を動機付け、不確実な制約に対処するために様々な緩和を活用する。 どちらの層も一般にこの問題において厳密に凸であり、したがってほぼ至る所で有意義な勾配を持つ。 シミュレーション実験におけるこのモデルの適用例を示す。 本手法は,不確実凸QCQPに対する意思決定中心学習のための効果的な正規化ツールである。

関連論文リスト

• Smart Predict-then-Optimize Method with Dependent Data: Risk Bounds and Calibration of Autoregression [7.369846475695131]
  本稿では,決定段階における最適化問題を直接対象とする自己回帰型SPO手法を提案する。 我々は, 絶対損失と最小二乗損失と比較して, SPO+サロゲートの有効性を示す実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T17:02:04Z)
• Trust-Region Sequential Quadratic Programming for Stochastic Optimization with Random Models [57.52124921268249]
  本稿では,1次と2次の両方の定常点を見つけるための信頼逐次準計画法を提案する。 本手法は, 1次定常点に収束するため, 対象対象の近似を最小化して定義された各イテレーションの勾配ステップを計算する。 2階定常点に収束するため,本手法は負曲率を減少するヘッセン行列を探索する固有ステップも計算する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T04:39:47Z)
• Learning Constrained Optimization with Deep Augmented Lagrangian Methods [54.22290715244502]
  機械学習(ML)モデルは、制約付き最適化ソルバをエミュレートするために訓練される。 本稿では,MLモデルを用いて2つの解推定を直接予測する手法を提案する。 これにより、双対目的が損失関数であるエンドツーエンドのトレーニングスキームと、双対上昇法をエミュレートした原始的実現可能性への解推定を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-06T04:43:22Z)
• Decision-focused predictions via pessimistic bilevel optimization: a computational study [0.7499722271664147]
  最適化パラメータの不確かさは、重要かつ長年にわたる課題である。 予測モデルを構築して,それを用いた意思決定の文言的指標を測定します。 トラクタビリティを実現するために,様々な計算手法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-29T15:05:00Z)
• Primal Dual Continual Learning: Balancing Stability and Plasticity through Adaptive Memory Allocation [86.8475564814154]
  制約付き最適化問題を直接実行することは可能かつ有益であることを示す。 メモリベースのメソッドでは、以前のタスクからのサンプルの小さなサブセットをリプレイバッファに格納できる。 両変数は,制約摂動に対する連続学習問題の最適値の感度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T21:23:27Z)
• DF2: Distribution-Free Decision-Focused Learning [53.2476224456902]
  決定中心学習(DFL)は近年,予測最適化問題に対する強力なアプローチとして出現している。 既存のエンドツーエンドDFL法は、モデル誤差、サンプル平均近似誤差、予測対象の分布に基づくパラメータ化の3つの重大なボトルネックによって妨げられている。 DF2は,これら3つのボトルネックに明示的に対処するために設計された,初となるテキストフリーな意思決定型学習手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-11T00:44:46Z)
• Learning MDPs from Features: Predict-Then-Optimize for Sequential Decision Problems by Reinforcement Learning [52.74071439183113]
  我々は、強化学習を通して解決された逐次決定問題(MDP)の文脈における予測列最適化フレームワークについて検討した。 2つの重要な計算課題は、意思決定中心の学習をMDPに適用することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-06T23:53:31Z)
• Data-Driven Robust Optimization using Unsupervised Deep Learning [0.0]
  逆問題に対して凸混合整数プログラムとして定式化することにより、トレーニングされたニューラルネットワークをロバストな最適化モデルに統合できることを示す。 このアプローチは、カーネルベースのサポートベクターセットを用いて、同様のアプローチより優れていることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-19T11:06:54Z)
• Upper Confidence Primal-Dual Reinforcement Learning for CMDP with Adversarial Loss [145.54544979467872]
  マルコフ決定過程(CMDP)に対するオンライン学習の検討 本稿では,遷移モデルから標本化した軌跡のみを必要とする,新しいEmphupper confidence primal-dualアルゴリズムを提案する。 我々の分析では、ラグランジュ乗算過程の新たな高確率ドリフト解析を、高信頼強化学習の記念後悔解析に組み入れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-02T05:02:23Z)
• Robust-Adaptive Control of Linear Systems: beyond Quadratic Costs [14.309243378538012]
  線形システムのロバストかつ適応的なモデル予測制御(MPC)の問題を考える。 この設定に対して、最初のエンドツーエンドのサブ最適トラクティリティ解析を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-25T12:24:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。