Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep learning enhanced mixed integer optimization: Learning to reduce model dimensionality

論文の概要: Deep learning enhanced mixed integer optimization: Learning to reduce model dimensionality

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09556v2
Date: Fri, 10 May 2024 17:42:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-13 20:07:31.327692
Title: Deep learning enhanced mixed integer optimization: Learning to reduce model dimensionality
Title（参考訳）: 深層学習による混合整数最適化:モデルの次元性向上のための学習
Authors: Niki Triantafyllou, Maria M. Papathanasiou,
Abstract要約: この研究は、Mixed-Integer Programmingに固有の計算複雑性に対処するフレームワークを導入する。ディープラーニングを利用することで、MIPインスタンス間の共通構造を特定し、活用する問題固有モデルを構築する。本稿では,モデルの堅牢性と一般化性を高める合成データを生成するアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This work introduces a framework to address the computational complexity inherent in Mixed-Integer Programming (MIP) models by harnessing the potential of deep learning. By employing deep learning, we construct problem-specific heuristics that identify and exploit common structures across MIP instances. We train deep learning models to estimate complicating binary variables for target MIP problem instances. The resulting reduced MIP models are solved using standard off-the-shelf solvers. We present an algorithm for generating synthetic data enhancing the robustness and generalizability of our models across diverse MIP instances. We compare the effectiveness of (a) feed-forward neural networks (ANN) and (b) convolutional neural networks (CNN). To enhance the framework's performance, we employ Bayesian optimization for hyperparameter tuning, aiming to maximize the occurrence of global optimum solutions. We apply this framework to a flow-based facility location allocation MIP formulation that describes long-term investment planning and medium-term tactical scheduling in a personalized medicine supply chain.
Abstract（参考訳）: この研究は、深層学習の可能性を生かして、MIP(Mixed-Integer Programming)モデルに固有の計算複雑性に対処するフレームワークを導入する。ディープラーニングを利用することで、MIPインスタンス全体にわたる共通構造を特定し、活用する問題固有のヒューリスティックを構築する。対象のMIP問題インスタンスに対して、複雑なバイナリ変数を推定するために、ディープラーニングモデルを訓練する。結果として得られたMIPモデルを標準オフザシェルフ解法を用いて解く。本稿では,MIPインスタンス間のモデルの堅牢性と一般化性を向上する合成データを生成するアルゴリズムを提案する。有効性を比較する (a)フィードフォワードニューラルネットワーク(ANN)と b)畳み込みニューラルネットワーク(CNN) このフレームワークの性能を向上させるため,大域的最適解の発生を最大化するために,ハイパーパラメータチューニングのためのベイズ最適化を用いる。この枠組みを、個人化された医療サプライチェーンにおける長期投資計画と中期的戦術スケジューリングを記述したフローベースの施設配置MIP定式化に適用する。

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