論文の概要: Gen-DFL: Decision-Focused Generative Learning for Robust Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05468v1
• Date: Sat, 08 Feb 2025 06:52:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:30:50.821847
• Title: Gen-DFL: Decision-Focused Generative Learning for Robust Decision Making
• Title（参考訳）: Gen-DFL:ロバスト意思決定のための意思決定型生成学習
• Authors: Prince Zizhuang Wang, Jinhao Liang, Shuyi Chen, Ferdinando Fioretto, Shixiang Zhu,
• Abstract要約: 意思決定型生成学習(Gen-DFL)は、生成モデルを利用して不確実性を適応的にモデル化し、意思決定品質を向上させる新しいフレームワークである。 本論文は,Gen-DFLが従来のDFLと比較して,最悪の性能バウンダリを改善できることを理論的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.62706690668867
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• Abstract: Decision-focused learning (DFL) integrates predictive models with downstream optimization, directly training machine learning models to minimize decision errors. While DFL has been shown to provide substantial advantages when compared to a counterpart that treats the predictive and prescriptive models separately, it has also been shown to struggle in high-dimensional and risk-sensitive settings, limiting its applicability in real-world settings. To address this limitation, this paper introduces decision-focused generative learning (Gen-DFL), a novel framework that leverages generative models to adaptively model uncertainty and improve decision quality. Instead of relying on fixed uncertainty sets, Gen-DFL learns a structured representation of the optimization parameters and samples from the tail regions of the learned distribution to enhance robustness against worst-case scenarios. This approach mitigates over-conservatism while capturing complex dependencies in the parameter space. The paper shows, theoretically, that Gen-DFL achieves improved worst-case performance bounds compared to traditional DFL. Empirically, it evaluates Gen-DFL on various scheduling and logistics problems, demonstrating its strong performance against existing DFL methods.
• Abstract（参考訳）: 決定中心学習(DFL)は、予測モデルと下流最適化を統合し、決定エラーを最小限に抑えるために機械学習モデルを直接訓練する。 DFLは、予測モデルと規範モデルとを別々に扱うものと比べ、大きな利点をもたらすことが示されているが、高次元かつリスクに敏感な設定では苦労し、現実の環境での適用性が制限されていることも示されている。 この制限に対処するため, 意思決定型生成学習(Gen-DFL)を導入し, 不確実性を適応的にモデル化し, 意思決定品質を向上させる新しいフレームワークを提案する。 固定不確実性集合に頼る代わりに、Gen-DFLは学習された分布の尾部領域から最適化パラメータとサンプルの構造的表現を学び、最悪のシナリオに対する堅牢性を高める。 このアプローチは、パラメータ空間における複雑な依存関係をキャプチャしながら、過保守性を緩和する。 本論文は,Gen-DFLが従来のDFLと比較して,最悪の性能バウンダリを改善できることを理論的に示す。 実験的に、Gen-DFLを様々なスケジューリングとロジスティクスの問題で評価し、既存のDFL法に対して強力な性能を示した。

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