論文の概要: DIG-MILP: a Deep Instance Generator for Mixed-Integer Linear Programming with Feasibility Guarantee

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13261v1
• Date: Fri, 20 Oct 2023 03:45:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 00:25:28.265499
• Title: DIG-MILP: a Deep Instance Generator for Mixed-Integer Linear Programming with Feasibility Guarantee
• Title（参考訳）: DIG-MILP:実現可能性保証付き混合整数線形計画用ディープインスタンスジェネレータ
• Authors: Haoyu Wang, Jialin Liu, Xiaohan Chen, Xinshang Wang, Pan Li, Wotao Yin
• Abstract要約: 混合整数線形プログラミング(MILP)は、多くの重要な産業アプリケーションにとって重要なNPハード問題である。 可変オートエンコーダ(VAE)に基づく深層生成フレームワークであるDIG-MILPを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.11455377400096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mixed-integer linear programming (MILP) stands as a notable NP-hard problem pivotal to numerous crucial industrial applications. The development of effective algorithms, the tuning of solvers, and the training of machine learning models for MILP resolution all hinge on access to extensive, diverse, and representative data. Yet compared to the abundant naturally occurring data in image and text realms, MILP is markedly data deficient, underscoring the vital role of synthetic MILP generation. We present DIG-MILP, a deep generative framework based on variational auto-encoder (VAE), adept at extracting deep-level structural features from highly limited MILP data and producing instances that closely mirror the target data. Notably, by leveraging the MILP duality, DIG-MILP guarantees a correct and complete generation space as well as ensures the boundedness and feasibility of the generated instances. Our empirical study highlights the novelty and quality of the instances generated by DIG-MILP through two distinct downstream tasks: (S1) Data sharing, where solver solution times correlate highly positive between original and DIG-MILP-generated instances, allowing data sharing for solver tuning without publishing the original data; (S2) Data Augmentation, wherein the DIG-MILP-generated instances bolster the generalization performance of machine learning models tasked with resolving MILP problems.
• Abstract（参考訳）: 混合整数線形プログラミング(MILP)は、多くの重要な産業アプリケーションにとって重要なNPハード問題である。 効率的なアルゴリズムの開発、解法のチューニング、MILP解像度のための機械学習モデルのトレーニングは、広範で多様で代表的なデータにアクセスする上でのヒンジである。 しかし、画像やテキスト領域における豊富な自然発生データと比較すると、MILPは明らかにデータ不足であり、合成MILP生成の重要な役割を担っている。 本稿では,可変オートエンコーダ(varuational auto-encoder, vae)に基づく深層生成フレームワークであるdig-milpを提案する。 特に、MILP双対性を活用することで、DIG-MILPは正しい、完全な生成空間を保証し、生成されたインスタンスの境界性と実現可能性を保証する。 Our empirical study highlights the novelty and quality of the instances generated by DIG-MILP through two distinct downstream tasks: (S1) Data sharing, where solver solution times correlate highly positive between original and DIG-MILP-generated instances, allowing data sharing for solver tuning without publishing the original data; (S2) Data Augmentation, wherein the DIG-MILP-generated instances bolster the generalization performance of machine learning models tasked with resolving MILP problems.

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