論文の概要: Learning-Assisted Algorithm Unrolling for Online Optimization with Budget Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01689v1
• Date: Sat, 3 Dec 2022 20:56:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 16:03:04.035757
• Title: Learning-Assisted Algorithm Unrolling for Online Optimization with Budget Constraints
• Title（参考訳）: 予算制約を考慮したオンライン最適化のための学習支援アルゴリズム
• Authors: Jianyi Yang, Shaolei Ren
• Abstract要約: 我々はLAAU(Learning-Assisted Algorithm Unrolling)と呼ばれる新しい機械学習支援アンローリング手法を提案する。 バックプロパゲーションによる効率的なトレーニングには、時間とともに決定パイプラインの勾配を導出します。 また、トレーニングデータがオフラインで利用可能で、オンラインで収集できる場合の2つのケースの平均的なコスト境界も提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.84415856657607
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online optimization with multiple budget constraints is challenging since the online decisions over a short time horizon are coupled together by strict inventory constraints. The existing manually-designed algorithms cannot achieve satisfactory average performance for this setting because they often need a large number of time steps for convergence and/or may violate the inventory constraints. In this paper, we propose a new machine learning (ML) assisted unrolling approach, called LAAU (Learning-Assisted Algorithm Unrolling), which unrolls the online decision pipeline and leverages an ML model for updating the Lagrangian multiplier online. For efficient training via backpropagation, we derive gradients of the decision pipeline over time. We also provide the average cost bounds for two cases when training data is available offline and collected online, respectively. Finally, we present numerical results to highlight that LAAU can outperform the existing baselines.
• Abstract（参考訳）: 複数の予算制約によるオンライン最適化は、短い時間軸でのオンライン決定が厳格な在庫制約によって結合されるため、困難である。 既存の手動設計アルゴリズムは、コンバージェンスのために多くの時間ステップを必要とする場合や、在庫制約に違反する可能性があるため、この設定で十分な平均性能を達成できない。 本稿では、オンライン決定パイプラインをアンロールし、ラグランジアン乗算器をオンラインで更新するためのMLモデルを利用する、LAAU(Learning-Assisted Algorithm Unrolling)と呼ばれる機械学習支援アンロール手法を提案する。 バックプロパゲーションによる効率的なトレーニングでは、時間とともに決定パイプラインの勾配を導き出します。 また、トレーニングデータがオフラインで利用可能で、オンラインで収集できる場合の2つのケースの平均的なコスト境界も提供します。 最後に,LAAUが既存のベースラインより優れていることを示す数値結果を示す。

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