Machine Learning–Augmented Optimization of Large Bilevel and Two-Stage Stochastic Programs: Application to Cycling Network Design
Notice bibliographique
Résumé
Problem definition: A wide range of decision problems can be formulated as bilevel programs with independent followers, which, as a special case, include two-stage stochastic programs. These problems are notoriously difficult to solve, especially when a large number of followers are present. Motivated by a real-world cycling infrastructure planning application, we present a general approach to solving such problems. Methodology/results: We propose an optimization model that explicitly considers a sampled subset of followers and exploits a machine learning model to estimate the objective values of unsampled followers. We prove bounds on the optimality gap of the generated leader decision as measured by the original objective function that considers the full follower set. We then develop follower sampling algorithms to tighten the bounds and a representation learning approach to learn follower features, which are used as inputs to the embedded machine learning model. Through numerical studies, we show that our approach generates leader decisions of higher quality compared with baselines. Finally, in collaboration with the City of Toronto, we perform a real-world case study in Toronto, where we solve a cycling network design problem with over one million followers. Compared with the current practice, our approach improves Toronto’s cycling accessibility by 19.2%, equivalent to $18 million in potential cost savings. Managerial implications: Our approach is being used to inform the cycling infrastructure planning in Toronto and can be generalized to any decision problems that are formulated as bilevel programs with independent followers. Funding: This work was supported by City of Toronto Transportation Services and the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada [NSERC Alliance Grant ALLRP 561212-20]. Supplemental Material: The electronic companion is available at https://doi.org/10.1287/msom.2024.1317 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».