論文の概要: Pre-trained Mixed Integer Optimization through Multi-variable Cardinality Branching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12352v2
• Date: Tue, 05 Nov 2024 21:46:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:20:27.359877
• Title: Pre-trained Mixed Integer Optimization through Multi-variable Cardinality Branching
• Title（参考訳）: 多変数心機能分岐による混合整数の事前学習
• Authors: Yanguang Chen, Wenzhi Gao, Dongdong Ge, Yinyu Ye,
• Abstract要約: オンライン混合整数プログラム(MIP)をオフラインデータセットと機械学習モデルで高速化する事前学習混合最適化フレームワーク(PreMIO)を提案する。 本手法は, 濃度不等式から選択した超平面を用いて, 実現可能な領域を分割するデータ駆動型多変量基数分岐法に基づく。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.178379663768101
• License:
• Abstract: In this paper, we propose a Pre-trained Mixed Integer Optimization framework (PreMIO) that accelerates online mixed integer program (MIP) solving with offline datasets and machine learning models. Our method is based on a data-driven multi-variable cardinality branching procedure that splits the MIP feasible region using hyperplanes chosen by the concentration inequalities. Unlike most previous ML+MIP approaches that either require complicated implementation or suffer from a lack of theoretical justification, our method is simple, flexible, provable, and explainable. Numerical experiments on both classical OR benchmark datasets and real-life instances validate the efficiency of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オンライン混合整数プログラム(MIP)をオフラインデータセットと機械学習モデルを用いて高速化する,事前学習型混合整数最適化フレームワーク(PreMIO)を提案する。 本手法は, 濃度不等式から選択した超平面を用いて, MIP実現可能な領域を分割するデータ駆動型多変量基数分岐法に基づく。 従来のML+MIPアプローチでは、複雑な実装を必要とするか、理論的正当化の欠如に悩まされているが、我々の手法は単純で柔軟性があり、証明可能であり、説明可能である。 古典的ORベンチマークデータセットと実時間インスタンスの数値実験により,提案手法の有効性が検証された。

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