Machine Learning for K-adaptability in Two-stage Robust Optimization
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Julien, Esther, Postek, Krzysztof, Birbil, Ş. İlker |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2022
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Learning An Interpretable Risk Scoring System for Maximizing Decision Net Benefit
von: Chi, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chi, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Robust Losses for Decision-Focused Learning
von: Schutte, Noah, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Schutte, Noah, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Coherent Local Explanations for Mathematical Optimization
von: Otto, Daan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Otto, Daan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Counterfactual Explanations for Linear Optimization
von: Kurtz, Jannis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kurtz, Jannis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sufficient Decision Proxies for Decision-Focused Learning
von: Schutte, Noah, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Schutte, Noah, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Linear Model Extraction via Factual and Counterfactual Queries
von: Otto, Daan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Otto, Daan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Deep Learning for Two-Stage Robust Integer Optimization
von: Dumouchelle, Justin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Dumouchelle, Justin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
From Large Language Models and Optimization to Decision Optimization CoPilot: A Research Manifesto
von: Wasserkrug, Segev, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wasserkrug, Segev, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Machine Learning Approach to Two-Stage Adaptive Robust Optimization
von: Bertsimas, Dimitris, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bertsimas, Dimitris, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Machine Learning-Augmented Optimization of Large Bilevel and Two-stage Stochastic Programs: Application to Cycling Network Design
von: Chan, Timothy C. Y., et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Chan, Timothy C. Y., et al.
Veröffentlicht: (2022)
First-order algorithms for robust optimization problems via convex-concave saddle-point Lagrangian reformulation
von: Postek, Krzysztof, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Postek, Krzysztof, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Prescriptive PCA: Dimensionality Reduction for Two-stage Stochastic Optimization
von: He, Long, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: He, Long, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Wasserstein Distributionally Robust Optimization: Theory and Applications in Machine Learning
von: Kuhn, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Kuhn, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Distributionally-Robust Learning to Optimize
von: Ranjan, Vinit, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ranjan, Vinit, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Counterfactual Explanations for Integer Optimization Problems
von: Engelhardt, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Engelhardt, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Transit Network Design with Two-Level Demand Uncertainties: A Machine Learning and Contextual Stochastic Optimization Framework
von: Guan, Hongzhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Guan, Hongzhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Combinatorial Optimization Augmented Machine Learning
von: Schiffer, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Schiffer, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Differentially Private Linear Optimization for Multi-Party Resource Sharing
von: Karaca, Utku, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Karaca, Utku, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Global Optimization: A Machine Learning Approach
von: Bertsimas, Dimitris, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bertsimas, Dimitris, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Towards Robust Learning to Optimize with Theoretical Guarantees
von: Song, Qingyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Song, Qingyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Wasserstein Distributionally Robust Shallow Convex Neural Networks
von: Pallage, Julien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pallage, Julien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Online Dynamic Submodular Optimization
von: Lesage-Landry, Antoine, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lesage-Landry, Antoine, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Neur2BiLO: Neural Bilevel Optimization
von: Dumouchelle, Justin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dumouchelle, Justin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Responsible Machine Learning via Mixed-Integer Optimization
von: Justin, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Justin, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-fidelity Machine Learning for Uncertainty Quantification and Optimization
von: Zhang, Ruda, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Ruda, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimal Data Splitting in Distributed Optimization for Machine Learning
von: Medyakov, Daniil, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Medyakov, Daniil, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimization meets Machine Learning: An Exact Algorithm for Semi-Supervised Support Vector Machines
von: Piccialli, Veronica, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Piccialli, Veronica, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learning Rate Annealing Improves Tuning Robustness in Stochastic Optimization
von: Attia, Amit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Attia, Amit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Self-Supervised Penalty-Based Learning for Robust Constrained Optimization
von: Benslimane, Wyame, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Benslimane, Wyame, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Distributionally Robust Optimization
von: Kuhn, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kuhn, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Control Theoretic Framework for Adaptive Gradient Optimizers in Machine Learning
von: Chakrabarti, Kushal, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Chakrabarti, Kushal, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Multi-Objective Optimization-Based Anonymization of Structured Data for Machine Learning Application
von: Wei, Yusi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wei, Yusi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Multi-Objective Optimization through Machine Learning-Supported Multiphysics Simulation
von: Botache, Diego, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Botache, Diego, et al.
Veröffentlicht: (2023)
LyAm: Robust Non-Convex Optimization for Stable Learning in Noisy Environments
von: Mirzabeigi, Elmira, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mirzabeigi, Elmira, et al.
Veröffentlicht: (2025)
$k$-Submodular Interdiction Problems under Distributional Risk-Receptiveness and Robustness: Application to Machine Learning
von: Park, Seonghun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Park, Seonghun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Nonlinear Distributionally Robust Optimization
von: Sheriff, Mohammed Rayyan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sheriff, Mohammed Rayyan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Sinkhorn Distributionally Robust Optimization
von: Wang, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Wang, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Overfitting in Adaptive Robust Optimization
von: Zhu, Karl, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Karl, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Two-Time-Scale Stochastic Optimization Framework with Applications in Control and Reinforcement Learning
von: Zeng, Sihan, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Zeng, Sihan, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Machine Learning Algorithms for Improving Exact Classical Solvers in Mixed Integer Continuous Optimization
von: Kimiaei, Morteza, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kimiaei, Morteza, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Learning An Interpretable Risk Scoring System for Maximizing Decision Net Benefit
von: Chi, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Robust Losses for Decision-Focused Learning
von: Schutte, Noah, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Coherent Local Explanations for Mathematical Optimization
von: Otto, Daan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Counterfactual Explanations for Linear Optimization
von: Kurtz, Jannis, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Sufficient Decision Proxies for Decision-Focused Learning
von: Schutte, Noah, et al.
Veröffentlicht: (2025)