論文の概要: Decision-Aware Approximation of Belief Functions for Evidential Combinatorial Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.10650v1
- Date: Tue, 11 Aug 2026 08:34:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-12 19:14:45.962024
- Title: Decision-Aware Approximation of Belief Functions for Evidential Combinatorial Optimization
- Title（参考訳）: 包括的組合せ最適化のための信念関数の決定型近似
- Abstract要約: 我々は、その決定の後悔を狙う決定を意識した近似を導入する。
真の最適点において後悔をローカライズする一点境界を証明する。
実験では、決定認識圧縮機は表現認識圧縮よりも少ない頻度で決定を反転させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reducing the number of focal elements of a mass function is classically driven by an intrinsic distance, such as Jaccard or Jousselme, that keeps the approximation close to the original as a body of evidence. We consider instead the case where the mass function feeds a linear combinatorial optimisation problem with evidential costs. What should then be preserved is not the closeness of the two mass functions, but the quality of the decision they induce. We introduce a decision-aware approximation that targets the regret of the decision: one decides with the cheaper approximation and is evaluated under the true mass function. On a minimal shortest path, the distance-optimal approximation flips the decision while a decision-aware merge preserves it, and this occurs on a non-negligible fraction of random instances. We prove a one-point bound that localises the regret at the true optimum, turn it into an exact dynamic program for the scalar case, and extend it to an online version that prunes focal elements before the final cost is known. In experiments the decision-aware compressor flips the decision less often than representation-aware compression, for both the linear criterion and a non-linear proxy read-out.
- Abstract（参考訳）: 質量関数の焦点要素の数を減らすことは、古典的にはジャカードやジューセルメのような固有の距離によって駆動される。
代わりに、質量関数が明らかなコストを伴う線形組合せ最適化問題に影響を及ぼす場合を考える。
次に保存すべきことは、2つの質量関数の近接性ではなく、それらが引き起こす決定の質である。
そこで本研究では,より安価な近似を用いて決定し,真の質量関数の下で評価する決定対応近似を提案する。
最小限の経路では、距離最適近似が決定を反転させ、決定を意識したマージがそれを保存し、これは非無視のランダムなインスタンスで発生する。
我々は、真の最適点における後悔をローカライズする一点境界を証明し、スカラーケースの正確な動的プログラムに変換し、最終コストが知られる前に焦点要素をプーンするオンラインバージョンに拡張する。
実験では、決定認識圧縮器は、線形基準と非線形プロキシ読み取りの両方に対して、表現認識圧縮よりも少ない頻度で決定を反転させる。
関連論文リスト
- Finite Memory Belief Approximation for Optimal Control in Partially Observable Markov Decision Processes [1.614301262383079]
部分観測可能(PO)最適制御(SOC)問題に対する有限メモリ信念近似について検討した。
我々は,情報損失を制御性能に直接関連付ける計量に基づく理論を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-06T16:05:20Z) - A Principled Approach to Randomized Selection under Uncertainty: Applications to Peer Review and Grant Funding [61.86327960322782]
本稿では,各項目の品質の間隔推定に基づくランダム化意思決定の枠組みを提案する。
最適化に基づく最適化手法であるMERITを導入する。
MERITが既存のアプローチで保証されていない望ましい公理特性を満たすことを証明している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-23T19:59:30Z) - Zeroth-Order Methods for Nonconvex Stochastic Problems with Decision-Dependent Distributions [8.90721241624138]
決定変数に依存する不確実性のある最適化問題を考える。
この問題では、決定依存分布が未知であるため、目的関数の勾配は明示的には得られない。
いくつかのゼロ階法が提案され、繰り返しをサンプリングして更新することでノイズの多い目標値が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-29T03:05:34Z) - A Reliability Theory of Compromise Decisions for Large-Scale Stochastic Programs [0.0]
本稿では,「妥協決定」プロセスによるプログラミングソリューションの信頼性について検討する。
真の最適決定の集合からサンプルインスタンスの「悲観的距離」の期待と分散を推定することにより、妥協決定の信頼性を定量化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-16T19:33:00Z) - A Hypervolume Based Approach to Rank Intuitionistic Fuzzy Sets and Its
Extension to Multi-criteria Decision Making Under Uncertainty [0.0]
距離に基づくランク付け手法による直観的ファジィ集合のランク付けには、直観的ファジィ集合と基準点の間の距離を計算する必要がある。
本稿では、この仮定が非線形距離関数のいずれかに有効でない理由を数学的に証明する。
距離に基づくランキングの代替として、ハイパーボリュームベースのランキングアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-25T11:57:04Z) - Generalizing Bayesian Optimization with Decision-theoretic Entropies [102.82152945324381]
統計的決定論の研究からシャノンエントロピーの一般化を考える。
まず,このエントロピーの特殊なケースがBO手順でよく用いられる獲得関数に繋がることを示す。
次に、損失に対する選択肢の選択が、どのようにして柔軟な獲得関数の族をもたらすかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-04T04:43:58Z) - Gradient-Free Methods for Deterministic and Stochastic Nonsmooth
Nonconvex Optimization [94.19177623349947]
非滑らかな非最適化問題は、機械学習とビジネス製造に現れる。
2つのコア課題は、有限収束を保証する効率的な方法の開発を妨げる。
GFMとSGFMの2相版も提案され, 改良された大規模評価結果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-12T06:53:24Z) - Efficient semidefinite bounds for multi-label discrete graphical models [6.226454551201676]
このようなモデルにおける主要なクエリの1つは、Posteri(MAP)ネットワークのコストに関するSDPWCSP関数を特定することである。
従来の二重化制約手法と,行ごとの更新に基づく専用SDP/Monteiroスタイルの手法を検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-24T13:38:34Z) - Parallel Stochastic Mirror Descent for MDPs [72.75921150912556]
無限水平マルコフ決定過程(MDP)における最適政策学習の問題を考える。
リプシッツ連続関数を用いた凸プログラミング問題に対してミラー・ディクセントの変種が提案されている。
このアルゴリズムを一般の場合において解析し,提案手法の動作中に誤差を蓄積しない収束率の推定値を得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-27T19:28:39Z) - Robust, Accurate Stochastic Optimization for Variational Inference [68.83746081733464]
また, 共通最適化手法は, 問題が適度に大きい場合, 変分近似の精度が低下することを示した。
これらの結果から,基礎となるアルゴリズムをマルコフ連鎖の生成とみなして,より堅牢で正確な最適化フレームワークを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-01T19:12:11Z) - Implicit differentiation of Lasso-type models for hyperparameter
optimization [82.73138686390514]
ラッソ型問題に適した行列逆転のない効率的な暗黙微分アルゴリズムを提案する。
提案手法は,解の空間性を利用して高次元データにスケールする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-20T18:43:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。