predict-then-optimize | BriefGPT

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黑盒预测优化的渐近最优遗憾
考虑了预测 - 优化模式的决策制定方法，通过在历史数据上训练监督学习模型，再利用该模型在新环境中进行未来的二进制决策以最大化预测奖励，提出了一种新的损失函数 Empirical Soft Regret (ESR) 来显著改善模型训练中的奖励
PDF24 days ago
决策导向的预测：悲观双层优化的计算研究
不确定性优化参数的处理是一个重要且长期存在的挑战，本研究致力于通过构建决策导向的预测模型来减少决策对不确定参数的敏感性，并将其建模为一种非凸二次优化问题以实现可行性。
PDF6 months ago
组合优化问题中预测 - 优化范式的反思与基准测试
该研究论文提供了现有方法的综合分类和整合，建立了统一的评估基准，并阐明了端到端训练在不同场景下的改进情况及其表现不佳的背景。此外，还介绍了一个用于工业组合式广告问题的新数据集，以帮助更方便的评估和部署，鼓励在学术界和工业界进一步的改进。
PDF8 months ago
离开巢穴：超越本地损失函数的预测优化
本文提出了一种使用机器学习进行决策的方法 —— Predict-then-Optimize。在这个方法中，学习任务特定的损失函数是核心问题，实验结果表明我们的方法在四个领域中均取得了最好的结果，并且需要的样本数比过去的方法少一个数量级。
PDFa year ago
预测优化框架中的主动学习：基于边际的方法
本文发展了第一个能够在 “预测 - 优化” 框架中进行主动学习的方法，该方法在决策问题的优化模型参数对应的标注样本的无标注数据流中逐步决定是否请求特征样本的 “标签”，其中标签是指决策模型参数的参数。我们的主动学习方法是第一个受预测参数引起
PDFa year ago