論文の概要: Decision-Focused Forecasting: A Differentiable Multistage Optimisation Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14719v2
• Date: Wed, 28 May 2025 11:11:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:49.980999
• Title: Decision-Focused Forecasting: A Differentiable Multistage Optimisation Architecture
• Title（参考訳）: 意思決定型予測: 微分可能な多段階最適化アーキテクチャ
• Authors: Egon Peršak, Miguel F. Anjos,
• Abstract要約: 決定に焦点をあてた予測は、完全に微分可能な多段階最適化アプローチを表現する再帰的な微分可能な最適化アーキテクチャである。 予測の時間的決定効果を考慮した勾配調整について述べる。 エネルギー貯蔵の調停とポートフォリオ最適化の多段階問題に適用し,本モデルが既存手法より優れていることを報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most decision-focused learning work has focused on single stage problems whereas many real-world decision problems are more appropriately modelled using multistage optimisation. In multistage problems contextual information is revealed over time, decisions have to be taken sequentially, and decisions now have an intertemporal effect on future decisions. Decision-focused forecasting is a recurrent differentiable optimisation architecture that expresses a fully differentiable multistage optimisation approach. This architecture enables us to account for the intertemporal decision effects of forecasts. We show what gradient adjustments are made to account for the state-path caused by forecasting. We apply the model to multistage problems in energy storage arbitrage and portfolio optimisation and report that our model outperforms existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 意思決定に焦点を当てた学習作業の多くは単一段階の問題に重点を置いているが、現実の意思決定問題は多段階最適化を用いてより適切にモデル化されている。 多段階問題では、文脈情報が時間とともに明らかにされ、意思決定は順次行われなければならず、決定は将来の決定に時間的効果を持つ。 決定に焦点をあてた予測は、完全に微分可能な多段階最適化アプローチを表現する再帰的な微分可能な最適化アーキテクチャである。 このアーキテクチャにより、予測の時間的決定効果を考慮できる。 予測による状態パスを考慮した勾配調整について述べる。 エネルギー貯蔵の調停とポートフォリオ最適化の多段階問題に適用し,本モデルが既存手法より優れていることを報告する。

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