論文の概要: Efficient Incremental Modelling and Solving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11111v1
• Date: Wed, 23 Sep 2020 12:40:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 16:11:24.418438
• Title: Efficient Incremental Modelling and Solving
• Title（参考訳）: 効率的なインクリメンタルモデリングと解法
• Authors: G\"okberk Ko\c{c}ak, \"Ozg\"ur Akg\"un, Nguyen Dang, Ian Miguel
• Abstract要約: AI計画問題を解決するための標準的なアプローチは、計画の地平線を漸進的に拡張し、特定の長さの計画を見つけようとする問題の解決である。 この研究の貢献は、SATソルバと自動モデリングシステムSaveile Rowのネイティブインタラクションを可能にすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6172800007896284
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In various scenarios, a single phase of modelling and solving is either not sufficient or not feasible to solve the problem at hand. A standard approach to solving AI planning problems, for example, is to incrementally extend the planning horizon and solve the problem of trying to find a plan of a particular length. Indeed, any optimization problem can be solved as a sequence of decision problems in which the objective value is incrementally updated. Another example is constraint dominance programming (CDP), in which search is organized into a sequence of levels. The contribution of this work is to enable a native interaction between SAT solvers and the automated modelling system Savile Row to support efficient incremental modelling and solving. This allows adding new decision variables, posting new constraints and removing existing constraints (via assumptions) between incremental steps. Two additional benefits of the native coupling of modelling and solving are the ability to retain learned information between SAT solver calls and to enable SAT assumptions, further improving flexibility and efficiency. Experiments on one optimisation problem and five pattern mining tasks demonstrate that the native interaction between the modelling system and SAT solver consistently improves performance significantly.
• Abstract（参考訳）: 様々なシナリオにおいて、モデリングと解決の単一フェーズは、目の前の問題を解くのに十分でないか不可能である。 例えば、ai計画問題を解決する標準的なアプローチは、計画の地平を段階的に拡張し、特定の長さの計画を見つけようとする問題を解決することである。 実際、任意の最適化問題は、目標値を漸進的に更新する一連の決定問題として解決できる。 もうひとつの例は制約支配プログラミング(CDP)で、検索は一連のレベルに分類される。 この作業の貢献は、SATソルバと自動モデリングシステムであるSaveile Rowのネイティブな相互作用を可能にすることで、効率的なインクリメンタルモデリングと解決をサポートすることである。 これにより、新しい決定変数の追加、新しい制約の投稿、インクリメンタルステップ間の(仮定による)既存の制約の削除が可能になる。 モデリングと解決のネイティブ結合の2つの利点は、SATソルバコール間の学習情報を保持でき、SAT仮定を有効にでき、柔軟性と効率をより向上できることである。 1つの最適化問題と5つのパターンマイニングタスクの実験により、モデリングシステムとSATソルバのネイティブ相互作用が一貫して性能を向上することを示した。

関連論文リスト

• SEGO: Sequential Subgoal Optimization for Mathematical Problem-Solving [64.38649623473626]
  大規模言語モデル(LLM)は人工知能の大幅な進歩を導いた。 数学的問題を解く能力を高めるために,textbfSEquential subtextbfGoal textbfOptimization (SEGO) という新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T17:56:40Z)
• On data-driven chance constraint learning for mixed-integer optimization problems [0.0]
  本稿では,混合整数線形最適化問題に着目したCCL手法を提案する。 CCLは線形化可能な機械学習モデルを使用して、学習変数の条件量子を推定する。 実践者が使用するオープンアクセスソフトウェアが開発されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-08T11:54:39Z)
• Efficient lifting of symmetry breaking constraints for complex combinatorial problems [9.156939957189502]
  この作業は、Answer Set Programmingのためのモデルベースのアプローチの学習フレームワークと実装を拡張します。 Inductive Logic Programming System ILASPに新たなコンフリクト解析アルゴリズムを組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-14T20:42:13Z)
• Neural Stochastic Dual Dynamic Programming [99.80617899593526]
  我々は、問題インスタンスを断片的線形値関数にマッピングすることを学ぶトレーニング可能なニューラルモデルを導入する。 $nu$-SDDPは、ソリューションの品質を犠牲にすることなく、問題解決コストを大幅に削減できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-01T22:55:23Z)
• Transformer-based Machine Learning for Fast SAT Solvers and Logic Synthesis [63.53283025435107]
  CNFベースのSATとMaxSATは論理合成と検証システムの中心である。 そこで本研究では,Transformerアーキテクチャから派生したワンショットモデルを用いて,MaxSAT問題の解法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-15T04:47:35Z)
• Modeling the Second Player in Distributionally Robust Optimization [90.25995710696425]
  我々は、最悪のケース分布を特徴付けるために神経生成モデルを使うことを議論する。 このアプローチは多くの実装と最適化の課題をもたらします。 提案されたアプローチは、同等のベースラインよりも堅牢なモデルを生み出す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-18T14:26:26Z)
• Combining Deep Learning and Optimization for Security-Constrained Optimal Power Flow [94.24763814458686]
  セキュリティに制約のある最適電力フロー(SCOPF)は、電力システムの基本である。 SCOPF問題におけるAPRのモデル化は、複雑な大規模混合整数プログラムをもたらす。 本稿では,ディープラーニングとロバスト最適化を組み合わせた新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T12:38:21Z)
• Simplified Swarm Optimization for Bi-Objection Active Reliability Redundancy Allocation Problems [1.5990720051907859]
  信頼性冗長性割り当て問題(RRAP)は、システム設計、開発、管理においてよく知られた問題である。 本研究では, コスト制約を新たな目標として変更することにより, 両対象RRAPを定式化する。 提案課題を解決するために,ペナルティ関数を備えた新しい簡易スワム最適化 (SSO) ,実効1型ソリューション構造,数値ベースの自己適応型新しい更新機構,制約付き非支配型ソリューション選択,および新しいpBest代替ポリシーを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-17T13:15:44Z)
• Consistent Second-Order Conic Integer Programming for Learning Bayesian Networks [2.7473982588529653]
  連続観測データからBNのスパースDAG構造を学習する問題について検討する。 この数学的プログラムの最適解は、ある条件下では望ましい統計的性質を持つことが知られている。 ほぼ最適解を得るために, 分岐・結合プロセスの終了に向け, 早期停止条件を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-29T00:13:15Z)
• Optimizing Wireless Systems Using Unsupervised and Reinforced-Unsupervised Deep Learning [96.01176486957226]
  無線ネットワークにおけるリソース割り当てとトランシーバーは、通常最適化問題の解決によって設計される。 本稿では,変数最適化と関数最適化の両問題を解くための教師なし・教師なし学習フレームワークを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-03T11:01:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。