优化 | 智能 “先预测，再优化” (Smart “Predict, then Optimize” )

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导读 论文题目《Smart “Predict, then Optimize”》。该论文于2021年发表于《Management Science》，文章提出了一种SPO框架，利用优化问题的结构，来设计更好的预测模型。 摘要 许多现实世界的分析问题涉及两个重要挑战：预测和优化。由于每个挑战通常都非常复杂，标准的范式是“先预测，再优化”。大体上，机器学习工具旨在最小化预测误差，并未考虑预测结果将在下游优化问题中的使用。相反，本文提出了一个新的且非常通用的框架，称为智能“先预测，再优化”（SPO），该框架直接利用优化问题的结构，即其目标和约束，以设计更好的预测模型。本文框架的一个关键组成部分是SPO损失函数，它衡量预测引起的决策误差。相对于SPO损失训练预测模型在计算上具有挑战性，因此本文使用对偶理论推导出一个凸替代损失函数，称为SPO+损失。最重要的是， ………………………………