論文の概要: DOGE-Train: Discrete Optimization on GPU with End-to-end Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11638v2
• Date: Thu, 28 Dec 2023 20:55:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 03:19:16.262030
• Title: DOGE-Train: Discrete Optimization on GPU with End-to-end Training
• Title（参考訳）: DOGE-Train: エンドツーエンドトレーニングによるGPUの離散最適化
• Authors: Ahmed Abbas, Paul Swoboda
• Abstract要約: 0-1整数線形プログラムの緩和を解くために,高速でスケーラブルなデータ駆動型手法を提案する。 グラフニューラルネットワーク(GNN)とラグランジュ分解に基づくアルゴリズムであるFastDOGを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.795080637690095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a fast, scalable, data-driven approach for solving relaxations of 0-1 integer linear programs. We use a combination of graph neural networks (GNN) and the Lagrange decomposition based algorithm FastDOG (Abbas and Swoboda 2022b). We make the latter differentiable for end-to-end training and use GNNs to predict its algorithmic parameters. This allows to retain the algorithm's theoretical properties including dual feasibility and guaranteed non-decrease in the lower bound while improving it via training. We overcome suboptimal fixed points of the basic solver by additional non-parametric GNN update steps maintaining dual feasibility. For training we use an unsupervised loss. We train on smaller problems and test on larger ones showing strong generalization performance with a GNN comprising only around $10k$ parameters. Our solver achieves significantly faster performance and better dual objectives than its non-learned version, achieving close to optimal objective values of LP relaxations of very large structured prediction problems and on selected combinatorial ones. In particular, we achieve better objective values than specialized approximate solvers for specific problem classes while retaining their efficiency. Our solver has better any-time performance over a large time period compared to a commercial solver. Code available at https://github.com/LPMP/BDD
• Abstract（参考訳）: 0-1整数線形プログラムの緩和を解くために,高速でスケーラブルなデータ駆動方式を提案する。 グラフニューラルネットワーク(GNN)とラグランジュ分解に基づくアルゴリズムであるFastDOG(AbbasとSwoboda 2022b)を組み合わせる。 エンドツーエンドのトレーニングでは後者を微分可能とし,アルゴリズムパラメータの予測にGNNを使用する。 これにより、二重実現性を含むアルゴリズムの理論的特性を維持でき、トレーニングを通じて改善しながら下界での非劣化を保証できる。 両実現可能性を維持した非パラメトリックGNN更新ステップを付加することで,基本解法の最適部分固定点を克服する。 トレーニングには教師なしの損失を使用します。 より小さな問題を学習し、GNNを約10k$のパラメータで構成し、強力な一般化性能を示す。 我々の解法は,非学習版よりも性能が著しく向上し,かつ,非常に大きな構造的予測問題のLP緩和と選択された組合せの目的値に近い値が得られる。 特に,その効率を保ちながら,特定の問題クラスに対する特殊近似解法よりも高い客観的値が得られる。 我々の解法は, 商用解法と比較して, 長時間の時効性能が良好である。 https://github.com/LPMP/BDDで公開されているコード

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