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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17701v2
• Date: Mon, 15 Sep 2025 15:20:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 15:23:15.938876
• Title: Decision-Theoretic Approaches for Improved Learning-Augmented Algorithms
• Title（参考訳）: 学習強化アルゴリズムの改良のための決定論的アプローチ
• Authors: Spyros Angelopoulos, Christoph Dürr, Georgii Melidi,
• Abstract要約: 本稿では,アルゴリズムの不整合性性能と不整合性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る決定論的尺度と尺度の両方に基づくアプローチを提案する。 我々は,オンライン意思決定,スキーレンタール,ワンマックス検索,契約スケジューリングの3つのよく知られた問題に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.793721044482613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We initiate the systematic 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, and stochastic measures that balance the trade-off between the algorithm's performance and the risk associated with the imperfect oracle. These approaches allow us to quantify the algorithm's performance across the full spectrum of the prediction error, and thus choose the best algorithm within an entire class of otherwise incomparable ones. We apply our framework to three well-known problems from online decision making, namely ski-rental, one-max search, and contract scheduling.
• Abstract（参考訳）: 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。 本稿では,アルゴリズムが最適解にどの程度近いかの定量化に役立つ距離ベース評価などの決定論的尺度と,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をバランスさせる確率的尺度の両方に基づくアプローチを提案する。 これらの手法により、予測誤差の全スペクトルにわたってアルゴリズムの性能を定量化し、そうでなければ計算不能なアルゴリズムのクラス全体で最良のアルゴリズムを選択することができる。 我々は,オンライン意思決定,スキーレンタール,ワンマックス検索,契約スケジューリングの3つのよく知られた問題に適用する。

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