論文の概要: Online Dynamic Submodular Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10835v3
• Date: Thu, 2 May 2024 11:13:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 22:30:00.662108
• Title: Online Dynamic Submodular Optimization
• Title（参考訳）: オンライン動的部分モジュラ最適化
• Authors: Antoine Lesage-Landry, Julien Pallage,
• Abstract要約: オンラインバイナリ最適化のための証明可能な性能を持つ新しいアルゴリズムを提案する。 高速な需要応答とリアルタイム分散ネットワーク再構成という2つのパワーシステムアプリケーションでアルゴリズムを数値的にテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose new algorithms with provable performance for online binary optimization subject to general constraints and in dynamic settings. We consider the subset of problems in which the objective function is submodular. We propose the online submodular greedy algorithm (OSGA) which solves to optimality an approximation of the previous round loss function to avoid the NP-hardness of the original problem. We extend OSGA to a generic approximation function. We show that OSGA has a dynamic regret bound similar to the tightest bounds in online convex optimization with respect to the time horizon and the cumulative round optimum variation. For instances where no approximation exists or a computationally simpler implementation is desired, we design the online submodular projected gradient descent (OSPGD) by leveraging the Lova\'sz extension. We obtain a regret bound that is akin to the conventional online gradient descent (OGD). Finally, we numerically test our algorithms in two power system applications: fast-timescale demand response and real-time distribution network reconfiguration.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,一般制約や動的条件下でのオンライン二項最適化のための証明可能な性能を持つ新しいアルゴリズムを提案する。 目的関数が部分モジュラーな問題の部分集合を考える。 本稿では,従来のラウンドロス関数の近似を最適に解き,元の問題のNP硬さを回避するオンラインサブモジュラーグリードアルゴリズム(OSGA)を提案する。 我々はOSGAを一般的な近似関数に拡張する。 我々は,OSGAが時間的地平線と累積ラウンド最適変動に関して,オンライン凸最適化の最も厳密な境界に類似した動的後悔境界を有することを示す。 近似が存在しない場合や計算学的に単純な実装が望まれる場合、Lova\sz拡張を利用してオンラインのサブモジュラー射影勾配勾配(OSPGD)を設計する。 従来のオンライン勾配勾配勾配(OGD)に類似した後悔境界を得る。 最後に、我々のアルゴリズムを高速な需要応答とリアルタイム分散ネットワーク再構成の2つのパワーシステムアプリケーションで数値的にテストする。

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