論文の概要: Decision-focused predictions via pessimistic bilevel optimization: a computational study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17640v3
• Date: Thu, 31 Oct 2024 17:29:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:32:03.148182
• Title: Decision-focused predictions via pessimistic bilevel optimization: a computational study
• Title（参考訳）: 悲観的二段階最適化による決定に焦点を当てた予測:計算的研究
• Authors: Víctor Bucarey, Sophia Calderón, Gonzalo Muñoz, Frederic Semet,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
• License:
• Abstract: Dealing with uncertainty in optimization parameters is an important and longstanding challenge. Typically, uncertain parameters are predicted accurately, and then a deterministic optimization problem is solved. However, the decisions produced by this so-called \emph{predict-then-optimize} procedure can be highly sensitive to uncertain parameters. In this work, we contribute to recent efforts in producing \emph{decision-focused} predictions, i.e., to build predictive models that are constructed with the goal of minimizing a \emph{regret} measure on the decisions taken with them. We begin by formulating the exact expected regret minimization as a pessimistic bilevel optimization model. Then, we establish NP-completeness of this problem, even in a heavily restricted case. Using duality arguments, we reformulate it as a non-convex quadratic optimization problem. Finally, we show various computational techniques to achieve tractability. We report extensive computational results on shortest-path instances with uncertain cost vectors. Our results indicate that our approach can improve training performance over the approach of Elmachtoub and Grigas (2022), a state-of-the-art method for decision-focused learning.
• Abstract（参考訳）: 最適化パラメータの不確実性に対処することは、重要かつ長年にわたる課題である。 通常、不確実なパラメータを正確に予測し、決定論的最適化問題を解く。 しかし、このいわゆる \emph{predict-then-Optimize} 手順による決定は、不確実なパラメータに非常に敏感である。 本研究は,<emph{regret>尺度を最小化することを目的として構築された予測モデルを構築することを目的とした,<emph{decision</de>予測の作成における最近の取り組みに貢献する。 まず、悲観的二段階最適化モデルとして、正確に予測された後悔最小化を定式化することから始める。 そして、厳密に制限された場合であっても、この問題のNP完全性を確立する。 双対性引数を用いて、非凸二次最適化問題として再定義する。 最後に,トラクタビリティを実現するための様々な計算手法を示す。 コストベクトルが不確実なショートパスの場合の計算結果について報告する。 提案手法は, 意思決定型学習の最先端手法であるElmachtoub と Grigas (2022) のアプローチにより, トレーニング性能を向上させることができることを示す。

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