論文の概要: Taking the human out of decomposition-based optimization via artificial intelligence: Part II. Learning to initialize

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07082v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 23:49:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 02:46:25.713910
• Title: Taking the human out of decomposition-based optimization via artificial intelligence: Part II. Learning to initialize
• Title（参考訳）: 人工知能による分解に基づく最適化から人間を外す:その2 初期化の学習
• Authors: Ilias Mitrai, Prodromos Daoutidis
• Abstract要約: 提案手法は解時間を大幅に短縮することができる。 アクティブかつ教師付き学習は、計算性能を予測する代理モデルを学ぶために使用される。 その結果,提案手法が解時間を大幅に短縮する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The repeated solution of large-scale optimization problems arises frequently in process systems engineering tasks. Decomposition-based solution methods have been widely used to reduce the corresponding computational time, yet their implementation has multiple steps that are difficult to configure. We propose a machine learning approach to learn the optimal initialization of such algorithms which minimizes the computational time. Active and supervised learning is used to learn a surrogate model that predicts the computational performance for a given initialization. We apply this approach to the initialization of Generalized Benders Decomposition for the solution of mixed integer model predictive control problems. The surrogate models are used to find the optimal number of initial cuts that should be added in the master problem. The results show that the proposed approach can lead to a significant reduction in solution time, and active learning can reduce the data required for learning.
• Abstract（参考訳）: 大規模最適化問題の繰り返し解は、プロセスシステム工学のタスクで頻繁に発生する。 分解に基づく解法は、対応する計算時間を短縮するために広く用いられているが、その実装には構成が難しい複数のステップがある。 計算時間を最小化するアルゴリズムの最適初期化を学習するための機械学習手法を提案する。 アクティブおよび教師付き学習は、与えられた初期化の計算性能を予測する代理モデルを学ぶために使用される。 この手法を,混合整数モデル予測制御問題の解に対する一般化ベンダ分解の初期化に適用する。 代理モデルは、マスター問題に追加すべき初期カットの最適な数を見つけるために使用される。 その結果,提案手法は解の時間を大幅に削減し,アクティブラーニングは学習に必要なデータを減らすことができることがわかった。

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