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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07938v2
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:24:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 13:23:30.615004
• Title: Predict-then-Optimize 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-then-Optimize: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。 予測モデルのトレーニングを下流の意思決定結果と整合させる決定中心の学習法が提案されている。 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。
• 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 the decision quality of forecasts, decision-focused learning has been proposed, which aligns the training of forecasting models with downstream decision outcomes. However, this end-to-end design inherently restricts the value of forecasting models to only a specific task structure, and thus generalize poorly to evolving tasks 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 across a varying tasks stream with a sustainable long-term computational burden. 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。 予測の質を高めるために,予測モデルのトレーニングと下流の意思決定結果との整合性を考慮した意思決定型学習が提案されている。 しかし、このエンドツーエンドの設計は本質的には特定のタスク構造のみに予測モデルの価値を制限しているため、様々な船舶の到着によって引き起こされる進化的タスクにはあまり一般化しない。 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,長期的計算負荷を伴う様々なタスクストリームにまたがる意思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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