論文の概要: Neur2SP: Neural Two-Stage Stochastic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12006v1
• Date: Fri, 20 May 2022 22:09:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-05 22:10:33.156656
• Title: Neur2SP: Neural Two-Stage Stochastic Programming
• Title（参考訳）: Neur2SP: ニューラルな2段階確率プログラミング
• Authors: Justin Dumouchelle, Rahul Patel, Elias B. Khalil, Merve Bodur
• Abstract要約: 我々はニューラルネットワークを介して期待値関数を近似する新しい方法Neur2SPを開発した。 Neur2SPはすべての問題に対して1.66秒未満で、シナリオの数が増えても高品質なソリューションを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5417030119735045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Stochastic programming is a powerful modeling framework for decision-making under uncertainty. In this work, we tackle two-stage stochastic programs (2SPs), the most widely applied and studied class of stochastic programming models. Solving 2SPs exactly requires evaluation of an expected value function that is computationally intractable. Additionally, having a mixed-integer linear program (MIP) or a nonlinear program (NLP) in the second stage further aggravates the problem difficulty. In such cases, solving them can be prohibitively expensive even if specialized algorithms that exploit problem structure are employed. Finding high-quality (first-stage) solutions -- without leveraging problem structure -- can be crucial in such settings. We develop Neur2SP, a new method that approximates the expected value function via a neural network to obtain a surrogate model that can be solved more efficiently than the traditional extensive formulation approach. Moreover, Neur2SP makes no assumptions about the problem structure, in particular about the second-stage problem, and can be implemented using an off-the-shelf solver and open-source libraries. Our extensive computational experiments on benchmark 2SP datasets from four problem classes with different structures (containing MIP and NLP second-stage problems) show the efficiency (time) and efficacy (solution quality) of Neur2SP. Specifically, the proposed method takes less than 1.66 seconds across all problems, achieving high-quality solutions even as the number of scenarios increases, an ideal property that is difficult to have for traditional 2SP solution techniques. Namely, the most generic baseline method typically requires minutes to hours to find solutions of comparable quality.
• Abstract（参考訳）: 確率プログラミングは不確実性の下で意思決定のための強力なモデリングフレームワークである。 本研究では,最も広く応用され研究されている2段階確率型プログラム (2SP) について検討する。 2spsの解くには、計算上難解な期待値関数の評価が必要である。 さらに、混合整数線形プログラム(MIP)または非線形プログラム(NLP)を第2段階で持つと、さらに問題を悪化させる。 このような場合、問題構造を利用する特殊なアルゴリズムが用いられる場合でも、それらの解決は違法にコストがかかる可能性がある。 このような設定では、問題構造を活用せずに高品質な(第1ステージ)ソリューションを見つけることが重要です。 ニューラルネットワークを用いて期待値関数を近似する新しい手法Neur2SPを開発し,従来の広範囲な定式化手法よりも効率的に解ける代理モデルを得る。 さらに、Neur2SPは問題構造、特に第2段階の問題については仮定せず、既成の解法とオープンソースライブラリを使って実装することができる。 異なる構造を持つ4つの問題クラス(MIPおよびNLP第2ステージ問題を含む)のベンチマーク2SPデータセットに対する広範な計算実験は、Neur2SPの効率(時間)と有効性(ソリューション品質)を示している。 具体的には,提案手法はすべての問題に対して1.66秒未満の時間を要し,シナリオの数が増えても高品質なソリューションを実現する。 すなわち、最も一般的なベースラインメソッドは通常、同等の品質のソリューションを見つけるのに数分から数時間かかる。

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