論文の概要: Accelerate Presolve in Large-Scale Linear Programming via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11845v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 09:51:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 17:08:28.307021
• Title: Accelerate Presolve in Large-Scale Linear Programming via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による大規模線形プログラミングの高速化
• Authors: Yufei Kuang, Xijun Li, Jie Wang, Fangzhou Zhu, Meng Lu, Zhihai Wang, Jia Zeng, Houqiang Li, Yongdong Zhang, Feng Wu
• Abstract要約: 本稿では,P1)-(P3) を同時に扱うための簡易かつ効率的な強化学習フレームワーク,すなわち,事前解決のための強化学習(RL4Presolve)を提案する。 2つの解法と8つのベンチマーク(実世界と合成)の実験により、RL4Presolveは大規模LPの解法効率を大幅に改善することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.31528918811007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale LP problems from industry usually contain much redundancy that severely hurts the efficiency and reliability of solving LPs, making presolve (i.e., the problem simplification module) one of the most critical components in modern LP solvers. However, how to design high-quality presolve routines -- that is, the program determining (P1) which presolvers to select, (P2) in what order to execute, and (P3) when to stop -- remains a highly challenging task due to the extensive requirements on expert knowledge and the large search space. Due to the sequential decision property of the task and the lack of expert demonstrations, we propose a simple and efficient reinforcement learning (RL) framework -- namely, reinforcement learning for presolve (RL4Presolve) -- to tackle (P1)-(P3) simultaneously. Specifically, we formulate the routine design task as a Markov decision process and propose an RL framework with adaptive action sequences to generate high-quality presolve routines efficiently. Note that adaptive action sequences help learn complex behaviors efficiently and adapt to various benchmarks. Experiments on two solvers (open-source and commercial) and eight benchmarks (real-world and synthetic) demonstrate that RL4Presolve significantly and consistently improves the efficiency of solving large-scale LPs, especially on benchmarks from industry. Furthermore, we optimize the hard-coded presolve routines in LP solvers by extracting rules from learned policies for simple and efficient deployment to Huawei's supply chain. The results show encouraging economic and academic potential for incorporating machine learning to modern solvers.
• Abstract（参考訳）: 産業からの大規模lp問題には、通常多くの冗長性が含まれており、lp解決の効率と信頼性が著しく損なわれ、プリソルバ(すなわち問題単純化モジュール)は現代のlpソルバにおいて最も重要なコンポーネントの1つとなっている。 However, how to design high-quality presolve routines -that is, the program determining (P1) which presolvers to select, (P2) in what order to execute, and (P3) when to stop -- remains a highly challenging task due to the extensive requirements on expert knowledge and the large search space. Due to the sequential decision property of the task and the lack of expert demonstrations, we propose a simple and efficient reinforcement learning (RL) framework -- namely, reinforcement learning for presolve (RL4Presolve) -to tackle (P1)-(P3) simultaneously. 具体的には、ルーチン設計タスクをマルコフ決定プロセスとして定式化し、高品質のプリソルバルーチンを効率的に生成するための適応的なアクションシーケンスを持つrlフレームワークを提案する。 適応的なアクションシーケンスは複雑な振る舞いを効率的に学習し、様々なベンチマークに適応するのに役立ちます。 2つの解法(オープンソースと商用)と8つのベンチマーク(実世界と合成)の実験により、RL4Presolveは大規模LP、特に業界からのベンチマークの解決効率を大幅に改善することを示した。 さらに,Huaweiのサプライチェーンへのシンプルかつ効率的な展開のための学習ポリシからルールを抽出することにより,LPソルバのハードコード事前解決ルーチンを最適化する。 その結果,現代の問題解決者に機械学習を組み込むための経済的,学術的な可能性を示唆した。

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