論文の概要: Learning Backdoors for Mixed Integer Programs with Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10467v1
• Date: Fri, 19 Jan 2024 03:39:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 17:10:36.733865
• Title: Learning Backdoors for Mixed Integer Programs with Contrastive Learning
• Title（参考訳）: コントラスト学習による混合整数プログラムのバックドア学習
• Authors: Junyang Cai, Taoan Huang, Bistra Dilkina
• Abstract要約: Mixed Programs (MIP) はブランチ・アンド・バウンド法で効率的にモデル化・解決できる。 以前の研究は、可能な限りブランチの優先順位付けなどの変数の小さなセットであるMIPバックドアの存在を示し、実行時間が短縮された。 本稿では,モンテカルロ木探索法を用いて,ランダムサンプリングに頼るのではなく,バックドアの収集を行い,グラフ注意ネットワークモデルを用いてバックドアの予測を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.730728951793505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Many real-world problems can be efficiently modeled as Mixed Integer Programs (MIPs) and solved with the Branch-and-Bound method. Prior work has shown the existence of MIP backdoors, small sets of variables such that prioritizing branching on them when possible leads to faster running times. However, finding high-quality backdoors that improve running times remains an open question. Previous work learns to estimate the relative solver speed of randomly sampled backdoors through ranking and then decide whether to use it. In this paper, we utilize the Monte-Carlo tree search method to collect backdoors for training, rather than relying on random sampling, and adapt a contrastive learning framework to train a Graph Attention Network model to predict backdoors. Our method, evaluated on four common MIP problem domains, demonstrates performance improvements over both Gurobi and previous models.
• Abstract（参考訳）: 多くの実世界の問題は、Mixed Integer Programs (MIP) として効率的にモデル化でき、ブランチ・アンド・バウンド法で解決できる。 以前の研究は、可能な限りブランチの優先順位付けが実行時間の短縮につながるような、小さな変数セットであるMIPバックドアの存在を示していた。 しかし、実行時間を改善する高品質なバックドアを見つけることは、まだ未解決の問題である。 以前の研究では、ランダムにサンプリングされたバックドアの相対解法速度をランキングを通じて推定し、それを使うかどうかを判断する。 本稿では,モンテカルロ木探索法を用いてランダムサンプリングに頼らず,トレーニングのためのバックドアを収集し,グラフアテンションネットワークモデルをトレーニングしてバックドアを予測するためのコントラスト学習フレームワークを適用する。 本手法は4つの共通mip問題領域で評価し, gurobiモデルと従来モデルの性能改善を示す。

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