論文の概要: Neural Stochastic Dual Dynamic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00874v1
• Date: Wed, 1 Dec 2021 22:55:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-03 14:33:50.174425
• Title: Neural Stochastic Dual Dynamic Programming
• Title（参考訳）: ニューラル確率デュアル動的プログラミング
• Authors: Hanjun Dai, Yuan Xue, Zia Syed, Dale Schuurmans, Bo Dai
• Abstract要約: 我々は、問題インスタンスを断片的線形値関数にマッピングすることを学ぶトレーニング可能なニューラルモデルを導入する。 $nu$-SDDPは、ソリューションの品質を犠牲にすることなく、問題解決コストを大幅に削減できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.80617899593526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stochastic dual dynamic programming (SDDP) is a state-of-the-art method for solving multi-stage stochastic optimization, widely used for modeling real-world process optimization tasks. Unfortunately, SDDP has a worst-case complexity that scales exponentially in the number of decision variables, which severely limits applicability to only low dimensional problems. To overcome this limitation, we extend SDDP by introducing a trainable neural model that learns to map problem instances to a piece-wise linear value function within intrinsic low-dimension space, which is architected specifically to interact with a base SDDP solver, so that can accelerate optimization performance on new instances. The proposed Neural Stochastic Dual Dynamic Programming ($\nu$-SDDP) continually self-improves by solving successive problems. An empirical investigation demonstrates that $\nu$-SDDP can significantly reduce problem solving cost without sacrificing solution quality over competitors such as SDDP and reinforcement learning algorithms, across a range of synthetic and real-world process optimization problems.
• Abstract（参考訳）: 確率的双対動的プログラミング(sddp)は、実世界のプロセス最適化タスクのモデリングに広く用いられる多段階確率的最適化を解くための最先端の手法である。 残念なことに、SDDPは決定変数の数で指数関数的にスケールする最悪の複雑性を持ち、低次元問題のみの適用性を著しく制限する。 この制限を克服するために,本研究では,問題インスタンスを本質的な低次元空間内のピースワイド線形値関数にマッピングすることを学ぶトレーニング可能なニューラルモデルを導入して,SDDPを拡張した。 提案したNeural Stochastic Dual Dynamic Programming($\nu$-SDDP)は、連続した問題を解くことで継続的に自己改善する。 実験的な調査によると、$\nu$-SDDPは、SDDPや強化学習アルゴリズムといった競合製品よりも、様々な合成および実世界のプロセス最適化問題を犠牲にすることなく、問題解決コストを大幅に削減できる。

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