論文の概要: Scen-Opt: A Scenario Optimization Toolbox for Data-Driven Convex Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.07846v1
• Date: Tue, 06 Oct 2026 06:51:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 02:58:29.848259
• Title: Scen-Opt: A Scenario Optimization Toolbox for Data-Driven Convex Programming
• Title（参考訳）: Scen-Opt: データ駆動凸プログラミングのためのシナリオ最適化ツールボックス
• Abstract要約: 我々は,データサンプルを用いた凸プログラミングのためのオープンソースツールであるScen-Optを紹介した。 Scen-Optはシナリオ理論に基づく統計的保証を提供する。 モダンなWeb技術を使って構築された直感的でリアクティブなユーザインターフェース(GUI)を備えたPythonベースのWebアプリケーションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.806488673662088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The scenario approach is a well-established statistical framework for data-driven decision-making. In particular, in data-driven optimization, the scenario approach unveils how the problem structure governs out-of-sample generalization, and offers a principled basis for assessing and certifying the reliability of the optimal solution as per constraint satisfaction. Despite its strong theoretical development and wide applicability, no software toolbox has been available to date that enables user-friendly, data-driven convex optimization within the scenario-approach framework. In this paper, we introduce Scen-Opt, an open-source software tool that integrates convex programming with data samples while providing statistical guarantees grounded in scenario theory. Scen-Opt is implemented in Python, supporting data-driven linear, quadratic, and semidefinite programming, and offers a Python-based web application with an intuitive and reactive graphical user interface (GUI) built using modern web technologies. Scen-Opt can be used directly through its online interface or installed locally, accommodating both manual input and data-file uploads (CSV, JSON, TXT, TSV, MAT, Excel, NPY, NPZ, Parquet). Built on a Python backend with a modern JavaScript frontend, Scen-Opt offers a highly user-friendly experience and efficient usability across desktops, laptops, tablets, and mobile devices. In this paper, Scen-Opt is applied to a set of representative benchmarks, demonstrating its practical effectiveness for data-driven convex optimization with guaranteed performance.
• Abstract（参考訳）: シナリオアプローチは、データ駆動意思決定のための十分に確立された統計フレームワークである。 特に、データ駆動最適化において、シナリオアプローチは、問題構造がアウトオブサンプルの一般化をどのように支配するかを明らかにし、制約満足度に従って最適解の信頼性を評価し、証明するための原則化された基礎を提供する。 強力な理論的開発と幅広い適用性にもかかわらず、ユーザフレンドリでデータ駆動の凸最適化を可能にするソフトウェアツールボックスは、シナリオ適応フレームワーク内では提供されていない。 本稿では,コンベックスプログラミングをデータサンプルと統合し,シナリオ理論に基づく統計的保証を提供するオープンソースソフトウェアツールであるScen-Optを紹介する。 Scen-OptはPythonで実装されており、データ駆動線形、二次的、半定型プログラミングをサポートし、モダンなWeb技術を使って構築された直感的でリアクティブなグラフィカルユーザーインターフェース(GUI)を備えたPythonベースのWebアプリケーションを提供している。 Scen-Optはオンラインインターフェース経由で直接使用したり、ローカルにインストールして、手動入力とデータファイルのアップロード(CSV、JSON、TXT、TSV、MAT、Excel、NPY、NPZ、Parquet)を使用できる。 モダンなJavaScriptフロントエンドを備えたPythonバックエンド上に構築されたScen-Optは、デスクトップ、ラップトップ、タブレット、モバイルデバイス間で、ユーザフレンドリなエクスペリエンスと効率的なユーザビリティを提供する。 本稿では,Scen-Optを代表ベンチマークに適用し,データ駆動凸最適化における性能保証による実用性を示す。

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