論文の概要: Forecasting Outside the Box: Application-Driven Optimal Pointwise Forecasts for Stochastic Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03520v2
- Date: Fri, 08 Nov 2024 21:41:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 10:47:46.366757
- Title: Forecasting Outside the Box: Application-Driven Optimal Pointwise Forecasts for Stochastic Optimization
- Title（参考訳）: ボックス外での予測:確率最適化のためのアプリケーション駆動の最適ポイントワイズ予測
- Authors: Tito Homem-de-Mello, Juan Valencia, Felipe Lagos, Guido Lagos,
- Abstract要約: 本稿では,未知の状況の最適近似を導出する統合学習と最適化手法を提案する。
文献の在庫問題と実データを用いた自転車共有問題から得られた数値結果から,提案手法が有効であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The exponential growth in data availability in recent years has led to new formulations of data-driven optimization problems. One such formulation is that of stochastic optimization problems with contextual information, where the goal is to optimize the expected value of a certain function given some contextual information (also called features) that accompany the main data of interest. The contextual information then allows for a better estimation of the quantity of interest via machine learning methods, thereby leading to better solutions. Oftentimes, however, machine learning methods yield just a pointwise estimate instead of an entire distribution. In this paper we show that, when the problem to be solved is a class of two-stage stochastic programs (namely, those with fixed recourse matrix and fixed costs), under mild assumptions the problem can be solved with just one scenario. While such a scenario - which does not have be unique - is usually unknown, we present an integrated learning and optimization procedure that yields the best approximation of that scenario within the modeler's pre-specified set of parameterized forecast functions. Numerical results conducted with inventory problems from the literature (with synthetic data) as well as a bike-sharing problem with real data demonstrate that the proposed approach performs well when compared to benchmark methods from the literature.
- Abstract（参考訳）: 近年のデータ可用性の指数的な増加は、データ駆動最適化問題の新たな定式化につながっている。
そのような定式化の1つは、コンテキスト情報に対する確率的最適化の問題であり、そこでは、関心の主データに付随するいくつかのコンテキスト情報(特徴とも呼ばれる)を与えられた特定の関数の期待値の最適化が目的である。
コンテキスト情報によって、機械学習の手法による興味の量をより正確に見積り、より良い解決策をもたらすことができる。
しかし、多くの場合、機械学習の手法は、分布全体ではなく、ポイントワイズで見積もられる。
本稿では,解決すべき問題が2段階確率プログラムのクラス(すなわち,固定されたリコース行列と固定コストのプログラム)である場合,軽度な仮定の下では,たった一つのシナリオで解くことができることを示す。
このようなシナリオは(一意ではないが)通常不明であるが、モデル化者のパラメータ化された予測関数のセットの中で、そのシナリオを最適に近似する統合学習および最適化手順を提案する。
文献からの在庫問題(合成データを含む)と実データによる自転車共有問題から得られた数値結果は,文献のベンチマーク手法と比較して提案手法が良好に動作することを示す。
関連論文リスト
- Probabilistic Iterative Hard Thresholding for Sparse Learning [2.5782973781085383]
本稿では,基本性制約を用いた予測目標最適化問題の解法を提案する。
基礎となるプロセスの収束を証明し、2つの機械学習問題における性能を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-02T18:14:45Z) - Generalization Bounds of Surrogate Policies for Combinatorial Optimization Problems [61.580419063416734]
最近の構造化学習手法のストリームは、様々な最適化問題に対する技術の実践的状態を改善している。
鍵となる考え方は、インスタンスを別々に扱うのではなく、インスタンス上の統計分布を利用することだ。
本稿では,最適化を容易にし,一般化誤差を改善するポリシを摂動することでリスクを円滑にする手法について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-24T12:00:30Z) - End-to-End Learning for Fair Multiobjective Optimization Under
Uncertainty [55.04219793298687]
機械学習における予測-Then-Forecast(PtO)パラダイムは、下流の意思決定品質を最大化することを目的としている。
本稿では,PtO法を拡張して,OWA(Nondifferentiable Ordered Weighted Averaging)の目的を最適化する。
この結果から,不確実性の下でのOWA関数の最適化とパラメトリック予測を効果的に統合できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-12T16:33:35Z) - It's All in the Mix: Wasserstein Machine Learning with Mixed Features [5.739657897440173]
混合機能問題の解法として,実用的なアルゴリズムを提案する。
提案手法は, 個々の特徴が存在する場合の既存手法を著しく上回りうることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-19T15:15:52Z) - Predict-Then-Optimize by Proxy: Learning Joint Models of Prediction and
Optimization [59.386153202037086]
Predict-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。
このアプローチは非効率であり、最適化ステップを通じてバックプロパゲーションのための手作りの、問題固有のルールを必要とする。
本稿では,予測モデルを用いて観測可能な特徴から最適解を直接学習する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-22T01:32:06Z) - Maximum Optimality Margin: A Unified Approach for Contextual Linear
Programming and Inverse Linear Programming [10.06803520598035]
我々は、下流最適化の最適条件によって機械学習損失関数が機能する最大最適マージンと呼ばれる問題に対する新しいアプローチを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-26T17:53:38Z) - Bilevel Optimization for Feature Selection in the Data-Driven Newsvendor
Problem [8.281391209717105]
本稿では、意思決定者が過去のデータにアクセス可能な機能ベースのニュースベンダー問題について検討する。
そこで本研究では,スパースモデル,説明可能なモデル,およびアウト・オブ・サンプル性能の改善を目的とした特徴選択について検討する。
本稿では,2レベルプログラムに対する混合整数線形プログラムの修正について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-12T08:52:26Z) - HyperImpute: Generalized Iterative Imputation with Automatic Model
Selection [77.86861638371926]
カラムワイズモデルを適応的かつ自動的に構成するための一般化反復計算フレームワークを提案する。
既製の学習者,シミュレータ,インターフェースを備えた具体的な実装を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-15T19:10:35Z) - Outlier-Robust Sparse Estimation via Non-Convex Optimization [73.18654719887205]
空間的制約が存在する場合の高次元統計量と非破壊的最適化の関連について検討する。
これらの問題に対する新規で簡単な最適化法を開発した。
結論として、効率よくステーションに収束する一階法は、これらのタスクに対して効率的なアルゴリズムを導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-23T17:38:24Z) - Interior Point Solving for LP-based prediction+optimisation [14.028706088791473]
線形プログラミングのインテリア・ポイント・ソルバで広く使われているような、より原理化された対数障壁項の使用について検討する。
我々の手法は、Willerらの最先端QPTL(Quadratic Programming Task Los)とElmachtoubとGrigasのSPOアプローチよりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-26T23:05:21Z) - Global Optimization of Gaussian processes [52.77024349608834]
少数のデータポイントで学習したガウス過程を訓練した空間定式化を提案する。
このアプローチはまた、より小さく、計算的にもより安価なサブソルバを低いバウンディングに導く。
提案手法の順序の順序による時間収束を,総じて低減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-21T20:59:11Z)
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。