Fugu-MT 論文翻訳(概要): PySCIPOpt-ML: Embedding Trained Machine Learning Models into Mixed-Integer Programs

論文の概要: PySCIPOpt-ML: Embedding Trained Machine Learning Models into Mixed-Integer Programs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08074v2
Date: Thu, 23 May 2024 07:28:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-26 19:54:19.227275
Title: PySCIPOpt-ML: Embedding Trained Machine Learning Models into Mixed-Integer Programs
Title（参考訳）: PySCIPOpt-ML:学習機械学習モデルを混合整数プログラムに組み込む
Authors: Mark Turner, Antonia Chmiela, Thorsten Koch, Michael Winkler,
Abstract要約: 機械学習予測器を最適化問題に組み込むオープンソースツールであるPySCIPOpt-MLを紹介した。 PySCIPOpt-MLは、広く使われているMLフレームワークとオープンソースのMIPソルバと対話することによって、ML制約を最適化問題に簡単に統合する方法を提供する。本稿では,SurrogateLIB上での計算結果について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7661676407098753
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: A standard tool for modelling real-world optimisation problems is mixed-integer programming (MIP). However, for many of these problems, information about the relationships between variables is either incomplete or highly complex, making it difficult or even impossible to model the problem directly. To overcome these hurdles, machine learning (ML) predictors are often used to represent these relationships and are then embedded in the MIP as surrogate models. Due to the large amount of available ML frameworks and the complexity of many ML predictors, formulating such predictors into MIPs is a highly non-trivial task. In this paper, we introduce PySCIPOpt-ML, an open-source tool for the automatic formulation and embedding of trained ML predictors into MIPs. By directly interfacing with a broad range of commonly used ML frameworks and an open-source MIP solver, PySCIPOpt-ML provides a way to easily integrate ML constraints into optimisation problems. Alongside PySCIPOpt-ML, we introduce, SurrogateLIB, a library of MIP instances with embedded ML constraints, and present computational results over SurrogateLIB, providing intuition on the scale of ML predictors that can be practically embedded. The project is available at https://github.com/Opt-Mucca/PySCIPOpt-ML.
Abstract（参考訳）: 実世界の最適化問題をモデル化するための標準的なツールはMIP(mixed-integer Programming)である。しかしながら、これらの問題の多くは、変数間の関係に関する情報が不完全であるか非常に複雑であるため、問題を直接モデル化することは困難または不可能である。これらのハードルを克服するために、機械学習(ML)予測子は、しばしばこれらの関係を表現するために使用され、その後、代理モデルとしてMIPに埋め込まれる。利用可能なMLフレームワークの多さと多くのML予測器の複雑さのため、そのような予測器をMIPに定式化するのは、非常に簡単な作業である。本稿では,トレーニング済みML予測器をMIPに組み込むオープンソースのツールであるPySCIPOpt-MLを紹介する。 PySCIPOpt-MLは、広く使われているMLフレームワークとオープンソースのMIPソルバと直接対面することにより、ML制約を最適化問題に簡単に統合する方法を提供する。 PySCIPOpt-MLとともに、組み込みML制約を持つMIPインスタンスのライブラリであるSurrogateLIBを紹介し、SurrogateLIB上で計算結果を提示する。このプロジェクトはhttps://github.com/Opt-Mucca/PySCIPOpt-MLで入手できる。

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