論文の概要: Decision-Theoretic Approaches in Learning-Augmented Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17701v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 15:16:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:53:03.338623
• Title: Decision-Theoretic Approaches in Learning-Augmented Algorithms
• Title（参考訳）: 学習強化アルゴリズムにおける決定論的アプローチ
• Authors: Spyros Angelopoulos, Christoph Dürr, Georgii Melidi,
• Abstract要約: 距離に基づく評価などの決定論的尺度の両方に基づくアプローチを導入する。 アルゴリズムのパフォーマンスと不完全なオラクルに関連するリスクとのトレードオフをバランスさせます。 これらの手法は予測誤差の全スペクトルにわたるアルゴリズム性能の定量化に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.697702130929691
• License:
• Abstract: In this work, we initiate the systemic study of decision-theoretic metrics in the design and analysis of algorithms with machine-learned predictions. We introduce approaches based on both deterministic measures such as distance-based evaluation, that help us quantify how close the algorithm is to an ideal solution, as well as stochastic measures that allow us to balance the trade-off between the algorithm's performance and the risk associated with the imperfect oracle. These approaches help us quantify the algorithmic performance across the entire spectrum of prediction error, unlike several previous works that focus on few, and often extreme values of the error. We apply these techniques to two well-known problems from resource allocation and online decision making, namely contract scheduling and 1-max search.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,機械学習予測を用いたアルゴリズムの設計と解析における決定論的指標の体系的研究を開始する。 距離に基づく評価のような決定論的手法は,アルゴリズムが理想的な解にいかに近づいたかを定量化するのに役立つだけでなく,アルゴリズムの性能と不完全オラクルに関連するリスクとのトレードオフのバランスをとるための確率的尺度も導入する。 これらの手法は予測誤差のスペクトル全体にわたってアルゴリズムの性能を定量化するのに役立つ。 これらの手法は、リソース割り当てとオンライン意思決定、すなわち契約スケジューリングと1-max検索という2つのよく知られた問題に適用する。

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