論文の概要: Learning Mixed-Integer Linear Programs from Contextual Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07136v1
• Date: Thu, 15 Jul 2021 05:45:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-17 01:28:00.852375
• Title: Learning Mixed-Integer Linear Programs from Contextual Examples
• Title（参考訳）: 実例による混合整数線形プログラムの学習
• Authors: Mohit Kumar, Samuel Kolb, Luc De Raedt and Stefano Teso
• Abstract要約: 混合整数線形プログラム(MILP)は人工知能や運用研究で広く使われている。 本稿では,文脈的事例からMILPを取得することの問題点について考察する。 また、コンテキストサンプルからMILPを学習するアルゴリズムであるMISLEをコントリビュートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.56298025474654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mixed-integer linear programs (MILPs) are widely used in artificial intelligence and operations research to model complex decision problems like scheduling and routing. Designing such programs however requires both domain and modelling expertise. In this paper, we study the problem of acquiring MILPs from contextual examples, a novel and realistic setting in which examples capture solutions and non-solutions within a specific context. The resulting learning problem involves acquiring continuous parameters -- namely, a cost vector and a feasibility polytope -- but has a distinctly combinatorial flavor. To solve this complex problem, we also contribute MISSLE, an algorithm for learning MILPs from contextual examples. MISSLE uses a variant of stochastic local search that is guided by the gradient of a continuous surrogate loss function. Our empirical evaluation on synthetic data shows that MISSLE acquires better MILPs faster than alternatives based on stochastic local search and gradient descent.
• Abstract（参考訳）: 混合整数線形プログラム(MILP)は、スケジューリングやルーティングといった複雑な決定問題をモデル化するために人工知能や運用研究で広く使われている。 しかし、そのようなプログラムを設計するにはドメインとモデリングの両方の専門知識が必要です。 本稿では,事例が特定の文脈内で解や非解をキャプチャする,新しい,現実的な環境である文脈的事例からMILPを取得するという課題について考察する。 結果として生じる学習問題は、コストベクターと実現可能なポリトープという、連続的なパラメータを取得することである。 この複雑な問題を解決するために、コンテキストサンプルからMILPを学習するアルゴリズムであるMISLEも提案する。 MISSLEは、連続的な代理損失関数の勾配によって導かれる確率的局所探索の変種を用いる。 合成データに対する経験的評価から,確率的局所探索と勾配降下により,ミスルは代替品よりも優れたミルプを高速に獲得できることがわかった。

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