論文の概要: Ecole: A Library for Learning Inside MILP Solvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02828v1
• Date: Tue, 6 Apr 2021 23:36:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-09 02:13:05.906944
• Title: Ecole: A Library for Learning Inside MILP Solvers
• Title（参考訳）: ecole: milpソルバ内で学ぶためのライブラリ
• Authors: Antoine Prouvost, Justin Dumouchelle, Maxime Gasse, Didier Ch\'etelat, Andrea Lodi
• Abstract要約: ecoleは最適化ソルバにおける機械学習の統合を容易にするライブラリである。 これはマルコフ決定プロセスとして解決するプロセスで実行されなければならないシーケンシャルな意思決定を公開する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.479834103607383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we describe Ecole (Extensible Combinatorial Optimization Learning Environments), a library to facilitate integration of machine learning in combinatorial optimization solvers. It exposes sequential decision making that must be performed in the process of solving as Markov decision processes. This means that, rather than trying to predict solutions to combinatorial optimization problems directly, Ecole allows machine learning to work in cooperation with a state-of-the-art a mixed-integer linear programming solver that acts as a controllable algorithm. Ecole provides a collection of computationally efficient, ready to use learning environments, which are also easy to extend to define novel training tasks. Documentation and code can be found at https://www.ecole.ai.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,組合せ最適化における機械学習の統合を容易にするライブラリであるEcole(Extensible Combinatorial Optimization Learning Environments)について述べる。 これはマルコフ決定プロセスとして解決するプロセスで実行しなければならないシーケンシャルな意思決定を公開する。 つまり、組合せ最適化問題の解を直接予測する代わりに、Ecoleは、制御可能なアルゴリズムとして機能する混合整数線形プログラミング解決器の最先端技術と連携して機械学習を動作させることができる。 ecoleは、新しいトレーニングタスクを定義するための拡張が容易な、計算効率の高い学習環境のコレクションを提供する。 ドキュメンテーションとコードはhttps://www.ecole.ai.comで見ることができる。

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