論文の概要: Graph Neural Network-based Resource AllocationStrategies for Multi-Object Spectroscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13361v1
• Date: Mon, 27 Sep 2021 21:54:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-30 04:21:29.188538
• Title: Graph Neural Network-based Resource AllocationStrategies for Multi-Object Spectroscopy
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いたマルチオブジェクト分光のための資源配分法
• Authors: Tianshu Wang, Peter Melchior
• Abstract要約: トレーニング可能な資源割り当て戦略のための二部グラフニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 値と制約の項目は、アロケーションに対応するエッジによって接続される2つのグラフノードのセットを形成する。 本研究では,高多重化のSubaru Prime Focus Spectrographinstrumentに対する天体選択戦略の最適化に本手法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.98188921994299
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Resource allocation problems are often approached with linear program-ming techniques. But many concrete allocation problems in the experimental and ob-servational sciences cannot or should not be expressed in the form of linear objectivefunctions. Even if the objective is linear, its parameters may not be known beforehandbecause they depend on the results of the experiment for which the allocation is to bedetermined. To address these challenges, we present a bipartite Graph Neural Networkarchitecture for trainable resource allocation strategies. Items of value and constraintsform the two sets of graph nodes, which are connected by edges corresponding to pos-sible allocations. The GNN is trained on simulations or past problem occurrences tomaximize any user-supplied, scientifically motivated objective function, augmented byan infeasibility penalty. The amount of feasibility violation can be tuned in relation toany available slack in the system. We apply this method to optimize the astronomicaltarget selection strategy for the highly multiplexed Subaru Prime Focus Spectrographinstrument, where it shows superior results to direct gradient descent optimization andextends the capabilities of the currently employed solver which uses linear objectivefunctions. The development of this method enables fast adjustment and deployment ofallocation strategies, statistical analyses of allocation patterns, and fully differentiable,science-driven solutions for resource allocation problems.
• Abstract（参考訳）: 資源配分問題は、しばしば線形プログラミング技術によって解決される。 しかし、実験および観測科学における多くの具体的な割り当て問題は、線型客観的関数の形で表現できないか、あるいは表現すべきでない。 目的が線形であっても、そのパラメータは、割り当てが決定される実験の結果に依存するため、事前には分かっていないかもしれない。 これらの課題に対処するために,学習可能なリソース割り当て戦略のための2部グラフニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 値と制約の項目は、ポスシブル割り当てに対応するエッジによって接続されるグラフノードの2つのセットを形成する。 GNNは、ユーザーから供給され、科学的に動機付けられた目的関数を最大化するために、シミュレーションや過去の問題発生に基づいて訓練されている。 実現可能性違反の量は、システムで利用可能なslackに関連して調整できる。 本手法は,高度に多重化されたsubaru prime focus spectrographinstrumentの天文学的目標選択戦略の最適化に応用し,直接勾配降下最適化に優れた結果を示し,線形目的関数を用いた現在使用されているソルバの能力を拡張する。 本手法の開発により,アロケーション戦略の迅速な調整と展開,アロケーションパターンの統計解析,リソースアロケーション問題に対する完全微分可能な科学駆動型ソリューションが実現された。

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