論文の概要: Minimizing Entropy to Discover Good Solutions to Recurrent Mixed Integer Programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06736v1
• Date: Mon, 7 Feb 2022 18:52:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-20 17:17:01.418844
• Title: Minimizing Entropy to Discover Good Solutions to Recurrent Mixed Integer Programs
• Title（参考訳）: 再帰的混合整数プログラムのよい解を見つけるためのエントロピーの最小化
• Authors: Charly Robinson La Rocca, Emma Frejinger, Jean-Fran\c{c}ois Cordeau
• Abstract要約: 混合整数プログラミング(MIP)問題に対する現在の解法は、幅広い問題に対して良好に動作するように設計されている。 近年の研究では、機械学習(ML)をMIPソルバと統合してドメイン知識を注入し、最適性ギャップを効率的に閉じることが示されている。 本稿では、エントロピーの概念を用いて、最小限のトレーニングデータとチューニングで効率的にモデルを構築するオンラインソルバを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current state-of-the-art solvers for mixed-integer programming (MIP) problems are designed to perform well on a wide range of problems. However, for many real-world use cases, problem instances come from a narrow distribution. This has motivated the development of specialized methods that can exploit the information in historical datasets to guide the design of heuristics. Recent works have shown that machine learning (ML) can be integrated with an MIP solver to inject domain knowledge and efficiently close the optimality gap. This hybridization is usually done with deep learning (DL), which requires a large dataset and extensive hyperparameter tuning to perform well. This paper proposes an online heuristic that uses the notion of entropy to efficiently build a model with minimal training data and tuning. We test our method on the locomotive assignment problem (LAP), a recurring real-world problem that is challenging to solve at scale. Experimental results show a speed up of an order of magnitude compared to a general purpose solver (CPLEX) with a relative gap of less than 2%. We also observe that for some instances our method can discover better solutions than CPLEX within the time limit.
• Abstract（参考訳）: 混合整数プログラミング(MIP)問題に対する最先端の解法は,幅広い問題に対して良好に動作するように設計されている。 しかし、現実世界の多くのユースケースでは、問題インスタンスは狭い分布から来ている。 これは、履歴データセットの情報を利用してヒューリスティックスの設計を導くことができる専門的な手法の開発を動機付けた。 近年の研究では、機械学習(ML)をMIPソルバと統合してドメイン知識を注入し、最適性ギャップを効率的に閉じることが示されている。 このハイブリダイゼーションは通常、大きなデータセットと広範なハイパーパラメータチューニングを必要とするディープ・ラーニング(DL)によって行われる。 本稿では、エントロピーの概念を用いて、最小限のトレーニングデータとチューニングで効率的にモデルを構築するオンラインヒューリスティックを提案する。 本稿では,大規模に解決が困難な実世界の問題である機関車代入問題(LAP)について検討する。 実験の結果, 相対ギャップが2%未満の汎用解法 (CPLEX) と比較して, 桁違いのスピードアップが認められた。 また、いくつかのケースでは、我々のメソッドは時間制限内でCPLEXよりも優れた解を見つけることができる。

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