論文の概要: Learning Joint Models of Prediction and Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04898v1
• Date: Sat, 7 Sep 2024 19:52:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 20:10:34.453352
• Title: Learning Joint Models of Prediction and Optimization
• Title（参考訳）: 予測と最適化の合同学習モデル
• Authors: James Kotary, Vincenzo Di Vito, Jacob Cristopher, Pascal Van Hentenryck, Ferdinando Fioretto,
• Abstract要約: Predict-Then-Thenフレームワークは、機械学習モデルを使用して、最適化問題の未知のパラメータを、解決前の機能から予測する。 本稿では,共同予測モデルを用いて観測可能特徴から最適解を直接学習する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.04498536842065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Predict-Then-Optimize framework uses machine learning models to predict unknown parameters of an optimization problem from exogenous features before solving. This setting is common to many real-world decision processes, and recently it has been shown that decision quality can be substantially improved by solving and differentiating the optimization problem within an end-to-end training loop. However, this approach requires significant computational effort in addition to handcrafted, problem-specific rules for backpropagation through the optimization step, challenging its applicability to a broad class of optimization problems. This paper proposes an alternative method, in which optimal solutions are learned directly from the observable features by joint predictive models. The approach is generic, and based on an adaptation of the Learning-to-Optimize paradigm, from which a rich variety of existing techniques can be employed. Experimental evaluations show the ability of several Learning-to-Optimize methods to provide efficient and accurate solutions to an array of challenging Predict-Then-Optimize problems.
• Abstract（参考訳）: Predict-Then-Optimizeフレームワークは、機械学習モデルを使用して、解決前の外因性特徴から最適化問題の未知のパラメータを予測する。 この設定は多くの実世界の意思決定プロセスに共通しており、最近では、エンドツーエンドのトレーニングループ内で最適化問題を解き、微分することで、決定品質を大幅に改善できることが示されている。 しかし、このアプローチは、最適化ステップを通じてバックプロパゲーションをバックプロパゲーションするための手作りの、問題固有のルールに加えて、かなりの計算努力を必要とする。 本稿では,共同予測モデルを用いて観測可能特徴から最適解を直接学習する手法を提案する。 このアプローチは汎用的で、Learning-to-Optimizeパラダイムの適応に基づいている。 実験により,複数の学習・最適手法が,予測・最適問題の配列に対して,効率的かつ正確な解を提供する能力を示した。

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