論文の概要: Neur2RO: Neural Two-Stage Robust Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04345v1
- Date: Fri, 6 Oct 2023 16:11:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-09 15:07:25.198007
- Title: Neur2RO: Neural Two-Stage Robust Optimization
- Title（参考訳）: Neur2RO: ニューラルネットワークによる2段階ロバスト最適化
- Authors: Justin Dumouchelle, Esther Julien, Jannis Kurtz, Elias B. Khalil
- Abstract要約: この研究は、2段階のロバスト最適化(2RO)問題に対処し、第1段階と第2段階の決定を不確かさの前後に行う。
我々は,コラム・アンド・制約生成(CCG)の効率的な機械学習によるインスタンス化であるNeur2ROを提案する。
我々は、設計によって簡単に最適化できる新しいニューラルネットワークアーキテクチャにより、第二段階の問題の価値関数を推定することを学ぶ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.34387773676538
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Robust optimization provides a mathematical framework for modeling and
solving decision-making problems under worst-case uncertainty. This work
addresses two-stage robust optimization (2RO) problems (also called adjustable
robust optimization), wherein first-stage and second-stage decisions are made
before and after uncertainty is realized, respectively. This results in a
nested min-max-min optimization problem which is extremely challenging
computationally, especially when the decisions are discrete. We propose
Neur2RO, an efficient machine learning-driven instantiation of
column-and-constraint generation (CCG), a classical iterative algorithm for
2RO. Specifically, we learn to estimate the value function of the second-stage
problem via a novel neural network architecture that is easy to optimize over
by design. Embedding our neural network into CCG yields high-quality solutions
quickly as evidenced by experiments on two 2RO benchmarks, knapsack and capital
budgeting. For knapsack, Neur2RO finds solutions that are within roughly $2\%$
of the best-known values in a few seconds compared to the three hours of the
state-of-the-art exact branch-and-price algorithm; for larger and more complex
instances, Neur2RO finds even better solutions. For capital budgeting, Neur2RO
outperforms three variants of the $k$-adaptability algorithm, particularly on
the largest instances, with a 5 to 10-fold reduction in solution time. Our code
and data are available at https://github.com/khalil-research/Neur2RO.
- Abstract（参考訳）: ロバスト最適化は、最悪の不確実性の下で意思決定問題をモデル化および解決するための数学的フレームワークを提供する。
本研究は、2段階のロバスト最適化(2ro)問題(調整可能なロバスト最適化とも呼ばれる)に対処し、1段階目と2段階目はそれぞれ不確実性の実現前後で決定される。
これは、特に決定が離散的である場合、計算的に非常に難しいネストされた min-max-min 最適化問題をもたらす。
我々は,2ROの古典的反復アルゴリズムである,カラム・アンド・制約生成(CCG)の効率的な機械学習によるインスタンス化であるNeur2ROを提案する。
具体的には,設計によって最適化が容易な新たなニューラルネットワークアーキテクチャを用いて,第2段階問題の価値関数を推定することを学ぶ。
ニューラルネットワークをCCGに組み込むと、クナップサックと資本予算という2つの2ROベンチマークの実験によって証明されたような、高品質なソリューションがすぐに得られます。
knapsackの場合、Neur2ROは最先端の正確なブランチ・アンド・プライスアルゴリズムの3時間と比較すると、数秒で最もよく知られた値の約2.%以内のソリューションを見つける。
資本予算の面では、neur2roはk$-adaptabilityアルゴリズムの3つの変種、特に最大インスタンスにおいて、ソリューション時間の5倍から10倍削減されている。
私たちのコードとデータはhttps://github.com/khalil-research/neur2roで入手できます。
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