Approximation Algorithms for Distributionally Robust Stochastic\n Optimization with Black-Box Distributions
Notice bibliographique
Résumé
Two-stage stochastic optimization is a framework for modeling uncertainty,\nwhere we have a probability distribution over possible realizations of the\ndata, called scenarios, and decisions are taken in two stages: we make\nfirst-stage decisions knowing only the underlying distribution and before a\nscenario is realized, and may take additional second-stage recourse actions\nafter a scenario is realized. The goal is typically to minimize the total\nexpected cost. A criticism of this model is that the underlying probability\ndistribution is itself often imprecise! To address this, a versatile approach\nthat has been proposed is the {\\em distributionally robust 2-stage model}:\ngiven a collection of probability distributions, our goal now is to minimize\nthe maximum expected total cost with respect to a distribution in this\ncollection.\n We provide a framework for designing approximation algorithms in such\nsettings when the collection is a ball around a central distribution and the\ncentral distribution is accessed {\\em only via a sampling black box}.\n We first show that one can utilize the {\\em sample average approximation}\n(SAA) method to reduce the problem to the case where the central distribution\nhas {\\em polynomial-size} support. We then show how to approximately solve a\nfractional relaxation of the SAA (i.e., polynomial-scenario\ncentral-distribution) problem. By complementing this via LP-rounding algorithms\nthat provide {\\em local} (i.e., per-scenario) approximation guarantees, we\nobtain the {\\em first} approximation algorithms for the distributionally robust\nversions of a variety of discrete-optimization problems including set cover,\nvertex cover, edge cover, facility location, and Steiner tree, with guarantees\nthat are, except for set cover, within $O(1)$-factors of the guarantees known\nfor the deterministic version of the problem.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».