論文の概要: Constrained Online Decision-Making: A Unified Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07101v2
• Date: Fri, 16 May 2025 02:25:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 12:32:17.867661
• Title: Constrained Online Decision-Making: A Unified Framework
• Title（参考訳）: Constrained Online Decision-Making: 統一フレームワーク
• Authors: Haichen Hu, David Simchi-Levi, Navid Azizan,
• Abstract要約: 本稿では,段階的実現可能性制約による逐次意思決定の一般的な定式化について検討する。 本稿では,既存の制約付き学習問題を抽出する統一的なアルゴリズムフレームワークを提案する。 この結果は、理論と実践の両方において、制約付きシーケンシャルな意思決定のための原則化された基盤を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.465944215100746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contextual online decision-making problems with constraints appear in various real-world applications, such as personalized recommendation with resource limits and dynamic pricing with fairness constraints. In this paper, we investigate a general formulation of sequential decision-making with stage-wise feasibility constraints, where at each round, the learner must select an action based on observed context while ensuring a problem-specific feasibility criterion. We propose a unified algorithmic framework that captures many existing constrained learning problems, including constrained bandits, stream active learning, online hypothesis testing, and model calibration. Central to our approach is the concept of upper counterfactual confidence bound, which enables the design of practically efficient online algorithms using any offline conditional density estimation oracle. Technically, to handle feasibility constraints, we introduce a generalized notion of the eluder dimension, extending it from the classical setting based on square loss to a broader class of metric-like probability divergences, which could capture the complexity of various density function classes and characterize the loss incurred due to feasibility constraint uncertainty. Our result offers a principled foundation for constrained sequential decision-making in both theory and practice.
• Abstract（参考訳）: 制約付きコンテキストオンライン意思決定問題は、リソース制限付きパーソナライズされたレコメンデーションやフェアネス制約付き動的価格設定など、さまざまな現実のアプリケーションに現れる。 本稿では,段階的実行可能性制約による逐次決定の一般的な定式化について検討する。各ラウンドにおいて,学習者は,問題固有の実行可能性基準を確保しつつ,観測状況に基づいて行動を選択する必要がある。 本稿では,制約付き帯域幅,ストリームアクティブ学習,オンライン仮説テスト,モデル校正など,既存の制約付き学習問題を抽出する統一的アルゴリズムフレームワークを提案する。 当社のアプローチの中心は,オフライン条件密度推定オラクルを用いて,事実上効率的なオンラインアルゴリズムの設計を可能にする,上位対実信頼境界の概念である。 技術的には,可視性制約に対処するため,古典的な定義から,様々な密度関数クラスの複雑性を捉え,可視性制約の不確実性に起因する損失を特徴付けるような,計量的確率分岐のクラスへと拡張する。 この結果は、理論と実践の両方において、制約付きシーケンシャルな意思決定のための原則化された基盤を提供する。

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