通过深度学习将机器学习模型与优化算法直接结合，实现决策为导向的学习，从而在解决组合优化问题时取得更好的性能和决策效果。

Sep, 2018

决策导向学习是机器学习中的新兴范式，通过训练模型来优化决策，在一个端到端的系统中集成预测和优化。本研究论文全面回顾了决策导向学习领域，深入分析了整合机器学习和优化模型的各种技术，引入了决策导向学习方法的分类体系，还对这些方法进行了广泛的实证评估，并提出了适用于决策导向学习的基准数据集和任务。最后，本研究提供了关于当前和潜在未来决策导向学习研究领域的有价值见解。

Jul, 2023

Decision-Focused Learning（DFL）是一种新兴的学习范例，用于训练机器学习模型来预测不完整优化问题的缺失参数。DFL 通过集成预测和优化任务，在端到端系统中训练机器学习模型，从而更好地匹配训练和测试目标。然而，我们对这些模型在对抗性攻击下的性能知之甚少。我们采用了十种独特的 DFL 方法，并在针对预测优化问题设定的两种明确攻击下进行性能基准测试。我们的研究提出了假设，即模型的鲁棒性与其能否找到导致最佳决策且不偏离基本真实标签的预测高度相关。此外，我们深入洞察了如何针对违反此条件的模型，并展示了这些模型如何根据训练周期结束时实现的最优性而有不同的响应。

Nov, 2023

本文介绍了一种全新的决策化学习方法，通过学习任务特定的损失函数代替了传统的基于代理的优化方法，与先前的工作相比，该方法不需要手工制定基于任务的代理，性能更好且更易用。

Mar, 2022

基于多目标决策的方法在解决实际中的数据驱动优化问题方面表现出色。

Jun, 2024

优化模型中的不确定参数通过预测估计，为了评估基于预测的决策质量，决策焦点学习旨在通过训练预测模型来最小化后悔，提出了三种更接近预期后悔的鲁棒损失函数，实验证明使用鲁棒后悔损失训练决策焦点学习方法能够改善测试样本的经验后悔并保持计算时间等效。

Oct, 2023

决策聚焦学习关注解决不确定性下的决策问题，特别是多阶段优化与预测相结合的模型对未来决策具有重要影响，本研究提出了基于多层模型的决策聚焦预测方法，并在能量存储套利任务中验证了其优越性。

May, 2024

我们引入了决策为中心的替代建模的概念，以解决实时环境下的计算困难的非线性优化问题。所提出的数据驱动框架旨在学习一个更简单的，例如凸优化模型，该模型经过训练以最小化决策预测误差，该误差定义为原始优化模型和替代优化模型的最优解之间的差异。我们将学习问题作为双层规划问题来进行建模，可以看作是一个数据驱动的逆优化问题，我们采用之前工作中的分解型解决算法进行处理。我们通过涉及常见非线性化学过程（如化学反应器、热交换网络和物料混合系统）的数值实验验证了我们的框架。我们还详细比较了以决策为中心的替代建模和标准的数据驱动替代建模方法，并证明了我们的方法在产生简单的替代模型且预测决策准确性更高方面具有显著的数据效率。

Aug, 2023

离散优化问题在深度学习任务中经常出现，尽管神经网络通常操作于连续数据。本文探讨了一种基于分数近似的框架，用于解决依赖于神经网络的目标函数和离散优化变量的问题。通过利用离散变量的嵌入和自动微分框架的计算速度，在对抗性集合分类任务中，我们实验性地证明了我们的方法在速度和解决方案质量方面相比启发式方法具有更好的权衡。

Oct, 2023

该论文研究利用用户点击来进行学习排序的方法及其相关领域，提出了一个框架来统一在线、反事实和监督学习，并将其统一成一种通用且有效的排序学习方法。

Dec, 2020