論文の概要: Moco: A Learnable Meta Optimizer for Combinatorial Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04915v3
- Date: Thu, 04 Sep 2025 16:15:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-05 20:21:09.846196
- Title: Moco: A Learnable Meta Optimizer for Combinatorial Optimization
- Title（参考訳）: Moco: Combinatorの最適化のための学習可能なメタ最適化ツール
- Authors: Tim Dernedde, Daniela Thyssens, Sören Dittrich, Maximilian Stubbemann, Lars Schmidt-Thieme,
- Abstract要約: Moco は単一の連続ベクトル $theta$ で導かれる軽量な解の構成手順である。
同時にCOPの単一インスタンスに対して$theta$を更新するニューラルネットワークを学習する。
Mocoは完全に学習可能で、問題固有のメタを活用したり、トレーニングに最適なソリューションを必要としたりしない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.44565190479504
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Relevant combinatorial optimization problems (COPs) are often NP-hard. While they have been tackled mainly via handcrafted heuristics in the past, advances in neural networks have motivated the development of general methods to learn heuristics from data. Many approaches utilize a neural network to directly construct a solution, but are limited in further improving based on already constructed solutions at inference time. Our approach, Moco, defines a lightweight solution construction procedure, guided by a single continuous vector $\theta$ (called heatmap) and learns a neural network to update $\theta$ for a single instance of a COP at inference time. The update is based on various features of the current search state. The training procedure is budget aware, targeting the overall best solution found during the entire search. Moco is a fully learnable meta optimizer not utilizing problem specific heuristics or requiring optimal solutions for training. We test Moco on the Traveling Salesman Problem (TSP) and Maximum Independent Set (MIS) and show that it significantly improves over other heatmap based methods.
- Abstract（参考訳）: 関連する組合せ最適化問題(COP)は、しばしばNPハードである。
それらは、主に手作りのヒューリスティックによって取り組まれてきたが、ニューラルネットワークの進歩は、データからヒューリスティックを学ぶ一般的な方法の開発を動機付けている。
多くのアプローチでは、ニューラルネットワークを使用してソリューションを直接構築するが、推論時に既に構築されたソリューションに基づいて、さらなる改善が制限されている。
私たちのアプローチであるMocoは、単一連続ベクトル$\theta$(ヒートマップと呼ばれる)でガイドされた軽量なソリューション構築手順を定義し、ニューラルネットワークを学び、推論時にCOPの単一インスタンスに対して$\theta$を更新する。
このアップデートは、現在の検索状態のさまざまな機能に基づいている。
トレーニング手順は予算を意識して行われ、検索全体で見つかった全体的なベストソリューションをターゲットにしている。
Mocoは完全に学習可能なメタオプティマイザで、問題固有のヒューリスティックを活用したり、トレーニングに最適なソリューションを必要としたりしない。
The Traveling Salesman Problem (TSP) and Maximum Independent Set (MIS)でMocoを試験し、他のヒートマップ法よりも大幅に改善されていることを示す。
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