論文の概要: Optimization-Informed Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02113v1
• Date: Wed, 5 Oct 2022 09:28:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 15:28:59.309778
• Title: Optimization-Informed Neural Networks
• Title（参考訳）: 最適化型ニューラルネットワーク
• Authors: Dawen Wu, Abdel Lisser
• Abstract要約: 制約付き非線形最適化問題を解くために最適化インフォームドニューラルネットワーク(OINN)を提案する。 簡単に言うと、OINNはCNLPをニューラルネットワークトレーニング問題に変換する。 提案手法の有効性は古典的な問題の収集を通じて実証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6853165736531939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Solving constrained nonlinear optimization problems (CNLPs) is a longstanding problem that arises in various fields, e.g., economics, computer science, and engineering. We propose optimization-informed neural networks (OINN), a deep learning approach to solve CNLPs. By neurodynamic optimization methods, a CNLP is first reformulated as an initial value problem (IVP) involving an ordinary differential equation (ODE) system. A neural network model is then used as an approximate solution for this IVP, with the endpoint being the prediction to the CNLP. We propose a novel training algorithm that directs the model to hold the best prediction during training. In a nutshell, OINN transforms a CNLP into a neural network training problem. By doing so, we can solve CNLPs based on deep learning infrastructure only, without using standard optimization solvers or numerical integration solvers. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated through a collection of classical problems, e.g., variational inequalities, nonlinear complementary problems, and standard CNLPs.
• Abstract（参考訳）: 制約付き非線形最適化問題 (cnlps) の解決は、経済学、計算機科学、工学など様々な分野において長年の課題である。 我々は,CNLPの解法として最適化インフォームドニューラルネットワーク(OINN)を提案する。 神経力学最適化法により、CNLPは、通常微分方程式(ODE)系を含む初期値問題(IVP)として初めて再帰される。 次に、ニューラルネットワークモデルがこのIPPの近似解として使用され、終端がCNLPの予測である。 本稿では,トレーニング中に最高の予測を行うようモデルに指示する新しいトレーニングアルゴリズムを提案する。 簡単に言うと、OINNはCNLPをニューラルネットワークトレーニング問題に変換する。 これにより、標準的な最適化解法や数値積分解法を使わずに、ディープラーニングインフラストラクチャのみに基づいてCNLPを解くことができる。 提案手法の有効性は, 変分不等式, 非線形相補問題, 標準cnlpなど, 古典的問題の集合を通して実証された。

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