論文の概要: Predict-then-Optimize Method for Seaport Power-Logistics Scheduling: Generalization across Varying Tasks Stream

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07938v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:29:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.556998
• Title: Predict-then-Optimize Method for Seaport Power-Logistics Scheduling: Generalization across Varying Tasks Stream
• Title（参考訳）: 海運電力ロジスティックススケジューリングの予測-その最適化法:Varying Tasks Streamにおける一般化
• Authors: Chuanqing Pu, Feilong Fan, Nengling Tai, Yan Xu, Wentao Huang, Honglin Wen,
• Abstract要約: 現代の海港におけるパワーロジスティクスのスケジューリングは、予測に最適化されたパイプラインに従うのが一般的である。 我々は、クロスタスクの一般化を強化するために、フィッシャー情報に基づく正規化を導入する。 また、勾配のバックプロパゲーションを安定化させるために、微分可能な凸状サロゲートも開発されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.75432978300135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Power-logistics scheduling in modern seaports typically follow a predict-then-optimize pipeline. To enhance decision quality, decision-focused learning has been proposed to align forecasting and optimization via end-to-end training. However, most formulations assume a fixed task configuration in downstream optimization, and thus generalize poorly to evolving task structures induced by varying seaport vessel arrivals. We address this gap with a decision-focused continual learning framework that adapts online to a stream of scheduling tasks. Specifically, we introduce Fisher information based regularization to enhance cross-task generalization by preserving parameters critical to prior tasks. A differentiable convex surrogate is also developed to stabilize gradient backpropagation. The proposed approach enables learning a decision-aligned forecasting model for new scheduling tasks while retaining generalization on earlier tasks. Experiments calibrated to the Jurong Port demonstrate superior decision performance and generalization over existing methods with reduced computational cost.
• Abstract（参考訳）: 現代の海港におけるパワーロジスティクスのスケジューリングは、予測に最適化されたパイプラインに従うのが一般的である。 意思決定の質を高めるために、予測と最適化をエンドツーエンドのトレーニングで調整するために、意思決定中心の学習が提案されている。 しかし、多くの定式化は下流最適化において一定のタスク構成を前提としており、したがって様々な船舶到着によって引き起こされるタスク構造への一般化が不十分である。 このギャップを、オンラインのスケジューリングタスクのストリームに適応する意思決定中心の継続的学習フレームワークで解決する。 具体的には,従来のタスクにクリティカルなパラメータを保存することで,クロスタスクの一般化を促進するために,フィッシャー情報に基づく正規化を導入する。 また、勾配のバックプロパゲーションを安定化させるために、微分可能な凸状サロゲートも開発されている。 提案手法は,従来のタスクの一般化を維持しつつ,新しいスケジューリングタスクに対する決定整合予測モデルを学習することを可能にする。 Jurong Portに校正された実験は、計算コストを削減した既存の手法よりも優れた決定性能と一般化を示す。

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