論文の概要: DiversiTree: Computing Diverse Sets of Near-Optimal Solutions to
Mixed-Integer Optimization Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03822v1
- Date: Fri, 8 Apr 2022 03:11:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-11 14:04:43.936446
- Title: DiversiTree: Computing Diverse Sets of Near-Optimal Solutions to
Mixed-Integer Optimization Problems
- Title（参考訳）: DiversiTree: 混合整数最適化問題に対する準最適解の多元計算
- Authors: Izuwa Ahanor, Hugh Medal, Andrew C. Trapp
- Abstract要約: 本稿では,準最適解探索における多様性を強調することで,多様な解の集合を見つける方法を提案する。
その結果,本手法は最終解集合の多様性を著しく向上させることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While most methods for solving mixed-integer optimization problems seek a
single optimal solution, finding a diverse set of near-optimal solutions can
often be more useful. State of the art methods for generating diverse
near-optimal solutions usually take a two-phase approach, first finding a set
of near-optimal solutions and then finding a diverse subset. In contrast, we
present a method of finding a set of diverse solutions by emphasizing diversity
within the search for near-optimal solutions. Specifically, within a
branch-and-bound framework, we investigate parameterized node selection rules
that explicitly consider diversity. Our results indicate that our approach
significantly increases diversity of the final solution set. When compared with
existing methods for finding diverse near-optimal sets, our method runs with
similar run-time as regular node selection methods and gives a diversity
improvement of up to 140%. In contrast, popular node selection rules such as
best-first search gives an improvement of no more than 40%. Further, we find
that our method is most effective when diversity is emphasized more in node
selection when deeper in the tree and when the solution set has grown large
enough.
- Abstract（参考訳）: 混合整数最適化問題を解くほとんどの方法は単一の最適解を求めるが、近似最適解の多様な集合を見つけることはより有用である。
多様な準最適解を生成するための最先端の手法は、通常二相アプローチを採り、まずは準最適解の集合を見つけ、次に多様な部分集合を見つける。
対照的に,準最適解探索における多様性を強調し,多様な解の集合を求める手法を提案する。
具体的には、分岐とバウンドのフレームワークにおいて、多様性を明示的に考慮するパラメータ化ノード選択ルールについて検討する。
その結果,本手法は最終解集合の多様性を著しく向上させることが示唆された。
提案手法は,既存手法と比較すると,通常のノード選択法と同じような実行時間で動作し,最大140%の多様性向上を実現している。
対照的に、best-first searchのような人気のあるノード選択ルールは40%未満の改善をもたらす。
さらに,本手法は,木深くではノード選択に多様性が強調され,解集合が十分に大きくなった場合にも有効であることがわかった。
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