論文の概要: A Bi-Level Framework for Learning to Solve Combinatorial Optimization on Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04927v1
• Date: Wed, 9 Jun 2021 09:18:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-10 14:57:13.457831
• Title: A Bi-Level Framework for Learning to Solve Combinatorial Optimization on Graphs
• Title（参考訳）: グラフの組合せ最適化を解くための二段階学習フレームワーク
• Authors: Runzhong Wang, Zhigang Hua, Gan Liu, Jiayi Zhang, Junchi Yan, Feng Qi, Shuang Yang, Jun Zhou, Xiaokang Yang
• Abstract要約: 本稿では,2つの世界の長所を結合するハイブリッドな手法を提案する。この手法では,グラフを最適化する上層学習手法とバイレベルフレームワークを開発する。 このような二段階のアプローチは、元のハードCOでの学習を単純化し、モデルキャパシティの需要を効果的に軽減することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.07247251502564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Combinatorial Optimization (CO) has been a long-standing challenging research topic featured by its NP-hard nature. Traditionally such problems are approximately solved with heuristic algorithms which are usually fast but may sacrifice the solution quality. Currently, machine learning for combinatorial optimization (MLCO) has become a trending research topic, but most existing MLCO methods treat CO as a single-level optimization by directly learning the end-to-end solutions, which are hard to scale up and mostly limited by the capacity of ML models given the high complexity of CO. In this paper, we propose a hybrid approach to combine the best of the two worlds, in which a bi-level framework is developed with an upper-level learning method to optimize the graph (e.g. add, delete or modify edges in a graph), fused with a lower-level heuristic algorithm solving on the optimized graph. Such a bi-level approach simplifies the learning on the original hard CO and can effectively mitigate the demand for model capacity. The experiments and results on several popular CO problems like Directed Acyclic Graph scheduling, Graph Edit Distance and Hamiltonian Cycle Problem show its effectiveness over manually designed heuristics and single-level learning methods.
• Abstract（参考訳）: Combinatorial Optimization(CO)は、NPハードな性質を特徴とする長年にわたる挑戦的な研究トピックである。 伝統的にそのような問題は、通常高速だが解の質を犠牲にするヒューリスティックなアルゴリズムでほぼ解決される。 現在、組合せ最適化のための機械学習(MLCO)がトレンドとなっているが、ほとんどの既存のMLCOメソッドは、COの複雑さが高いMLモデルの容量によってほとんど制限される、エンドツーエンドのソリューションを直接学習することで、COを単一レベルの最適化として扱う。 本稿では,2つの世界の長所を結合するハイブリッドな手法を提案する。この手法では,グラフを最適化する上層学習手法とバイレベルフレームワークを開発する。 グラフのエッジの追加、削除、あるいは変更)は、最適化されたグラフ上で解く低レベルのヒューリスティックアルゴリズムと融合する。 このような二段階のアプローチは、元のハードCOでの学習を単純化し、モデル容量の需要を効果的に軽減することができる。 Directed Acyclic Graph scheduling, Graph Edit Distance, Hamiltonian Cycle ProblemなどのCO問題に対する実験と結果は、手作業で設計したヒューリスティックスやシングルレベルの学習方法に対する効果を示している。

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