論文の概要: A machine learning based algorithm selection method to solve the minimum
cost flow problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02195v1
- Date: Mon, 3 Oct 2022 16:06:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-06 15:11:19.411721
- Title: A machine learning based algorithm selection method to solve the minimum
cost flow problem
- Title(参考訳): 最小コストフロー問題を解決するための機械学習に基づくアルゴリズム選択法
- Authors: Philipp Herrmann, Anna Meyer, Stefan Ruzika, Luca E. Sch\"afer and
Fabian von der Warth
- Abstract要約: 複数の機械学習分類器を訓練し、与えられた解の集合の中で最速の予測を行う。
木をベースとしたモデルでは,最小コストのフロー問題の関連構造を適応し,活用することが示されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8399688944263843
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The minimum cost flow problem is one of the most studied network optimization
problems and appears in numerous applications. Some efficient algorithms exist
for this problem, which are freely available in the form of libraries or
software packages. It is noticeable that none of these solvers is better than
the other solution methods on all instances. Thus, the question arises whether
the fastest algorithm can be selected for a given instance based on the
characteristics of the instance. To this end, we train several machine learning
classifiers to predict the fastest among a given set of solvers. We accomplish
this by creating a representative data set of 81,000 instances and
characterizing each of these instances by a vector of relevant features. To
achieve better performance, we conduct a grid search to optimize the
hyperparameters of the classifiers. Finally, we evaluate the different
classifiers by means of accuracy. It is shown that tree-based models appear to
adapt and exploit the relevant structures of the minimum-cost flow problem
particularly well on a large number of instances, predicting the fastest solver
with an accuracy of more than 90%.
- Abstract(参考訳): 最小コストフロー問題は最も研究されたネットワーク最適化問題の1つであり、多くのアプリケーションで見られる。
この問題にはライブラリやソフトウェアパッケージの形で自由に利用できる効率的なアルゴリズムがいくつか存在する。
いずれの解決者も、すべてのインスタンスの他のソリューションメソッドよりも優れているわけではないことは注目に値する。
したがって、インスタンスの特性に基づいて、与えられたインスタンスに対して最速のアルゴリズムを選択できるかどうかという問題が発生する。
この目的のために,複数の機械学習分類器を訓練し,与えられた解法セットの中で最速の予測を行う。
81,000のインスタンスからなる代表的データセットを作成し、それぞれのインスタンスを関連する特徴のベクターで特徴付けることで、これを実現する。
性能向上のために,分類器のハイパーパラメータを最適化するグリッド探索を行う。
最後に,異なる分類器を精度で評価する。
木をベースとしたモデルでは, 最小コストのフロー問題の関連構造を, 特に多数の事例においてよく適用し, 90%以上の精度で最も高速な解法を予測できることが示されている。
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