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contextual optimization
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上下文优化在协变量漂移下的鲁棒方法：通过相交的 Wasserstein 球
在上下文优化中，通过观察不确定变量的历史样本和相关联的并发协变量，不知道它们的联合分布。在给定附加协变量观测情况下，目标是选择最小化某些操作成本的决策。这里的一个普遍问题是协变量偏移，其中新协变量的边际分布与历史样本不同，导致具有非参数或参
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a month ago
端到端条件鲁棒优化
将机器学习和优化整合到上下文优化领域以解决决策问题，通过结合不确定性量化与鲁棒优化提高高风险应用的安全性和可靠性，通过巧妙使用可微分的逻辑回归层在训练损失中计算覆盖质量，实现了高质量的条件覆盖，从而训练算法产生了优于传统估计和优化方法的决策
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4 months ago
不确定情况下决策上下文优化方法综述
本文介绍了结合预测算法和优化技术来解决不确定性决策问题的上下文优化领域。文中关注单一和两阶段随机规划问题，识别了三种从数据中学习策略的主要框架，并讨论了它们的优点和局限性。
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a year ago
CO-BED: 基于贝叶斯实验设计的信息论环境优化
通过贝叶斯实验设计的角度形式化了环境优化问题，并提出了 CO-BED - 一种使用信息理论原理设计上下文实验的通用模型不可知框架。CO-BED 通过一系列实验证明了优越性。
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a year ago
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