論文の概要: Dual Lagrangian Learning for Conic Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03086v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 15:14:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 15:31:42.601418
• Title: Dual Lagrangian Learning for Conic Optimization
• Title（参考訳）: コーニック最適化のためのデュアルラグランジアン学習
• Authors: Mathieu Tanneau, Pascal Van Hentenryck
• Abstract要約: 本稿では、コニック双対性理論とMLモデルの表現力を組み合わせた原則学習手法であるDual Lagrangian Learning(DLL)を提案する。 円錐双対性を利用して双対実現可能な解を提供し、したがってパラメトリック線型および非線形円錐最適化問題に対して有効なラグランジアン双対境界を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.272785888296088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents Dual Lagrangian Learning (DLL), a principled learning methodology that combines conic duality theory with the representation power of ML models. DLL leverages conic duality to provide dual-feasible solutions, and therefore valid Lagrangian dual bounds, for parametric linear and nonlinear conic optimization problems. The paper introduces differentiable conic projection layers, a systematic dual completion procedure, and a self-supervised learning framework. The effectiveness of DLL is demonstrated on linear and nonlinear parametric optimization problems for which DLL provides valid dual bounds within 0.5% of optimality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、コニック双対性理論とMLモデルの表現力を組み合わせた原則学習手法であるDual Lagrangian Learning(DLL)を提案する。 DLLは円錐双対性を利用して双対実現可能な解を提供し、したがってパラメトリック線型および非線形円錐最適化問題に対して有効なラグランジュ双対境界を与える。 本稿では,異なる円錐投影層,系統的な二重補完手順,自己教師型学習フレームワークを紹介する。 DLLの有効性は、線形および非線形パラメトリック最適化問題において示され、DLLは最適度の0.5%以内で有効な双対境界を提供する。

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