論文の概要: Faster Discrete Convex Function Minimization with Predictions: The M-Convex Case

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05865v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 12:58:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 13:18:49.923338
• Title: Faster Discrete Convex Function Minimization with Predictions: The M-Convex Case
• Title（参考訳）: より高速な離散凸関数最小化と予測:M凸の場合
• Authors: Taihei Oki, Shinsaku Sakaue
• Abstract要約: 予測を使うことで、最良の結果の時間を改善することができ、予測よりも低い結果を超える可能性がある。 我々のフレームワークは特に、研究応用に現れるラミナ最小化凸(lamina minimization convex)と呼ばれる重要なものに有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.191184049312467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years have seen a growing interest in accelerating optimization algorithms with machine-learned predictions. Sakaue and Oki (NeurIPS 2022) have developed a general framework that warm-starts the L-convex function minimization method with predictions, revealing the idea's usefulness for various discrete optimization problems. In this paper, we present a framework for using predictions to accelerate M-convex function minimization, thus complementing previous research and extending the range of discrete optimization algorithms that can benefit from predictions. Our framework is particularly effective for an important subclass called laminar convex minimization, which appears in many operations research applications. Our methods can improve time complexity bounds upon the best worst-case results by using predictions and even have potential to go beyond a lower-bound result.
• Abstract（参考訳）: 近年,機械学習予測による最適化アルゴリズムの高速化に注目が集まっている。 Sakaue と Oki (NeurIPS 2022) は,L-convex 関数最小化法を予測で温め,様々な離散最適化問題に対するアイデアの有用性を明らかにした。 本稿では,m-凸関数の最小化を高速化するために予測を用いる枠組みを提案し,これまでの研究を補完し,予測の恩恵を受ける離散最適化アルゴリズムの範囲を広げる。 私たちのフレームワークは、多くのオペレーション研究アプリケーションで見られるlaminar convex minimizationと呼ばれる重要なサブクラスに特に有効です。 提案手法は, 予測値を用いて, 最高の最悪の結果に縛られる時間的複雑性を改善でき, また, 下位値を超える可能性も有する。

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