論文の概要: Neural Improvement Heuristics for Preference Ranking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00383v1
- Date: Wed, 1 Jun 2022 10:35:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-02 15:56:33.946671
- Title: Neural Improvement Heuristics for Preference Ranking
- Title（参考訳）: 選好ランキングのためのニューラル改善ヒューリスティックス
- Authors: Andoni I. Garmendia, Josu Ceberio, Alexander Mendiburu
- Abstract要約: 本稿では,グラフに基づく問題に対するニューラル改善(NI)モデルを提案する。
本モデルでは, ソリューションの品質向上のために, 項目の相互優先の修正を提案する。
これらのアルゴリズムは、優先度ランキング問題の解法として用いられ、シミュレーションや実世界のデータにおいて、従来の方法よりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.23334811890919
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In recent years, Deep Learning based methods have been a revolution in the
field of combinatorial optimization. They learn to approximate solutions and
constitute an interesting choice when dealing with repetitive problems drawn
from similar distributions. Most effort has been devoted to investigating
neural constructive methods, while the works that propose neural models to
iteratively improve a candidate solution are less frequent. In this paper, we
present a Neural Improvement (NI) model for graph-based combinatorial problems
that, given an instance and a candidate solution, encodes the problem
information by means of edge features. Our model proposes a modification on the
pairwise precedence of items to increase the quality of the solution. We
demonstrate the practicality of the model by applying it as the building block
of a Neural Hill Climber and other trajectory-based methods. The algorithms are
used to solve the Preference Ranking Problem and results show that they
outperform conventional alternatives in simulated and real-world data.
Conducted experiments also reveal that the proposed model can be a milestone in
the development of efficiently guided trajectory-based optimization algorithms.
- Abstract（参考訳）: 近年、深層学習に基づく手法は組合せ最適化の分野では革命的手法となっている。
彼らは近似解を学び、同様の分布から引き起こされる反復的な問題を扱うときに興味深い選択となる。
ほとんどの努力は神経構築的手法の研究に費やされているが、候補解を反復的に改善するニューラルモデルを提案する研究は少ない頻度で行われている。
本稿では,グラフに基づく組合せ問題に対するニューラル改善(ni)モデルを提案する。
本モデルでは, ソリューションの品質向上のために, 項目の相互優先の修正を提案する。
ニューラルヒルクライマーやその他の軌道に基づく手法のビルディングブロックとして適用することで,モデルの実用性を実証する。
これらのアルゴリズムは、優先度ランキング問題の解法として用いられ、シミュレーションや実世界のデータにおいて従来の方法よりも優れていることを示す。
実験の結果,提案モデルが軌道最適化アルゴリズム開発におけるマイルストーンとなりうることが明らかとなった。
関連論文リスト
- Assessing and Enhancing Graph Neural Networks for Combinatorial Optimization: Novel Approaches and Application in Maximum Independent Set Problems [0.0]
Graph Neural Networks (GNNs)は、コンビネーション最適化(CO)問題の解決における研究者の約束を示す。
本研究では,最大独立集合(MIS)問題の解法におけるGNNの有効性について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-06T09:12:31Z) - Haste Makes Waste: A Simple Approach for Scaling Graph Neural Networks [37.41604955004456]
グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフ表現学習において顕著な成功を収めている。
GNNを大規模グラフのアプリケーションに拡張するための様々なサンプリング手法が提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-07T18:29:02Z) - Enhancing GNNs Performance on Combinatorial Optimization by Recurrent Feature Update [0.09986418756990156]
本稿では,組合せ最適化(CO)問題を効率よく解くために,GNNのパワーを活用して,QRF-GNNと呼ぶ新しいアルゴリズムを提案する。
QUBO緩和による損失関数の最小化による教師なし学習に依存している。
実験の結果、QRF-GNNは既存の学習ベースアプローチを大幅に上回り、最先端の手法に匹敵することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-23T13:34:35Z) - Decision-focused Graph Neural Networks for Combinatorial Optimization [62.34623670845006]
最適化問題に取り組むための新たな戦略は、従来のアルゴリズムに代わるグラフニューラルネットワーク(GNN)の採用である。
GNNや従来のアルゴリズムソルバがCOの領域で人気が高まっているにもかかわらず、それらの統合利用とエンドツーエンドフレームワークにおけるそれらの相関について限定的な研究がなされている。
我々は、GNNを利用してCO問題に補助的なサポートで対処する決定に焦点を当てたフレームワークを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-05T22:52:27Z) - Learning to Optimize Permutation Flow Shop Scheduling via Graph-based
Imitation Learning [70.65666982566655]
置換フローショップスケジューリング(PFSS)は製造業で広く使われている。
我々は,より安定かつ正確に収束を加速する専門家主導の模倣学習を通じてモデルを訓練することを提案する。
我々のモデルのネットワークパラメータはわずか37%に減少し、エキスパートソリューションに対する我々のモデルの解のギャップは平均6.8%から1.3%に減少する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-31T09:46:26Z) - Improved Algorithms for Neural Active Learning [74.89097665112621]
非パラメトリックストリーミング設定のためのニューラルネットワーク(NN)ベースの能動学習アルゴリズムの理論的および経験的性能を改善する。
本研究では,SOTA(State-of-the-art (State-the-art)) 関連研究で使用されるものよりも,アクティブラーニングに適する人口減少を最小化することにより,2つの後悔の指標を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-02T05:03:38Z) - Comprehensive Graph Gradual Pruning for Sparse Training in Graph Neural
Networks [52.566735716983956]
本稿では,CGPと呼ばれるグラフの段階的プルーニングフレームワークを動的にGNNに提案する。
LTHに基づく手法とは異なり、提案手法では再学習を必要とせず、計算コストを大幅に削減する。
提案手法は,既存の手法の精度を一致させたり,あるいは超えたりしながら,トレーニングと推論の効率を大幅に向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-18T14:23:31Z) - Graph Neural Network based scheduling : Improved throughput under a
generalized interference model [3.911413922612859]
本稿では,アドホックネットワークのためのグラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)に基づくスケジューリングアルゴリズムを提案する。
この研究で注目すべき特徴は、ニューラルネットワークをトレーニングするためにラベル付きデータセット(NP-hard to compute)を必要としないことである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-31T10:36:11Z) - Towards an Efficient and General Framework of Robust Training for Graph
Neural Networks [96.93500886136532]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、いくつかの基本的な推論タスクに大きく進歩している。
GNNの目覚ましい性能にもかかわらず、グラフ構造上の摂動を慎重に作り、誤った予測を下すことが観察されている。
我々は,強靭なGNNを得るために,欲求探索アルゴリズムとゼロ階法を利用する汎用フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-25T15:17:58Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。