在过去几年预测和优化的方法（Elmachtoub和Grigas 2021; Wilder，Dilkina和Tambe 2019）受到了不断的关注。这些问题具有预测机器学习（ML）模型的预测的设置，馈送到下游优化问题以进行决策。预测和优化方法建议培训ML模型，通常通过直接优化优化求解器所制作的决策质量。但是，预测和优化方法的一个主要瓶颈正在为每个时代的每个训练实例解决优化问题。为了解决这一挑战，Mulamba等。 （2021）通过缓存可行的解决方案提出噪声对比估计。在这项工作中，我们显示噪声对比估计可以被认为是学习对解决方案缓存进行排名的情况。我们还开发成对和列表排名损失函数，可以以封闭式形式区分，而无需解决优化问题。通过关于这些替代损失职能的培训，我们经验证明我们能够最大限度地减少预测的遗憾。
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