論文の概要: DC3: A learning method for optimization with hard constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12225v1
• Date: Sun, 25 Apr 2021 18:21:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-28 05:02:44.493869
• Title: DC3: A learning method for optimization with hard constraints
• Title（参考訳）: DC3: 制約付き最適化のための学習方法
• Authors: Priya L. Donti, David Rolnick, J. Zico Kolter
• Abstract要約: この問題に対処するアルゴリズムとして,Deep Constraint Completion and Correction (DC3)を提案する。 DC3は、等式制約を満たす部分解と不等式制約を満たすアンロールベースの補正を暗黙的に完成する。 合成最適化タスクとAC最適電力流の実世界設定の両方でDC3の有効性を実証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.12291213315905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large optimization problems with hard constraints arise in many settings, yet classical solvers are often prohibitively slow, motivating the use of deep networks as cheap "approximate solvers." Unfortunately, naive deep learning approaches typically cannot enforce the hard constraints of such problems, leading to infeasible solutions. In this work, we present Deep Constraint Completion and Correction (DC3), an algorithm to address this challenge. Specifically, this method enforces feasibility via a differentiable procedure, which implicitly completes partial solutions to satisfy equality constraints and unrolls gradient-based corrections to satisfy inequality constraints. We demonstrate the effectiveness of DC3 in both synthetic optimization tasks and the real-world setting of AC optimal power flow, where hard constraints encode the physics of the electrical grid. In both cases, DC3 achieves near-optimal objective values while preserving feasibility.
• Abstract（参考訳）: ハード制約を伴う大きな最適化問題は、多くの設定で発生するが、古典的解法はしばしば制限的に遅く、安価な「近似解法」としてディープネットワークの使用を動機付けている。 残念なことに、ナイーブなディープラーニングのアプローチは、一般的にそのような問題の厳しい制約を強制できないため、実現不可能なソリューションに繋がる。 本稿では,この問題に対処するアルゴリズムであるDeep Constraint Completion and Correction(DC3)を提案する。 具体的には、等式制約を満たすために部分解を暗黙的に完成し、不等式制約を満たすために勾配に基づく補正をアンロールする、微分可能な手順によって実現可能である。 本研究では,電気グリッドの物理をハード制約がエンコードする交流最適潮流の合成最適化タスクと実世界設定におけるdc3の有効性を実証する。 どちらの場合も、DC3は実現可能性を維持しながら、ほぼ最適の目標値を達成する。

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