論文の概要: Toward TransfORmers: Revolutionizing the Solution of Mixed Integer
Programs with Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13380v1
- Date: Tue, 20 Feb 2024 21:13:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-22 17:57:31.685438
- Title: Toward TransfORmers: Revolutionizing the Solution of Mixed Integer
Programs with Transformers
- Title（参考訳）: TransfORmersに向けて: トランスフォーマーによる混合整数プログラムの解法革新
- Authors: Joshua F. Cooper, Seung Jin Choi, and I. Esra Buyuktahtakin
- Abstract要約: 混合整数プログラムの課題に対処するために,トランスフォーマーデコーダモデルを用いた革新的なディープラーニングフレームワークを導入する。
提案手法は,MIP問題のバイナリ変数の予測にトランスフォーマーを用いた最初の手法である。
本稿では,変圧器ニューラルネットワークを用いてCLSPソリューションを学習する効率的なアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.107843027522116
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this study, we introduce an innovative deep learning framework that
employs a transformer model to address the challenges of mixed-integer
programs, specifically focusing on the Capacitated Lot Sizing Problem (CLSP).
Our approach, to our knowledge, is the first to utilize transformers to predict
the binary variables of a mixed-integer programming (MIP) problem.
Specifically, our approach harnesses the encoder decoder transformer's ability
to process sequential data, making it well-suited for predicting binary
variables indicating production setup decisions in each period of the CLSP.
This problem is inherently dynamic, and we need to handle sequential decision
making under constraints. We present an efficient algorithm in which CLSP
solutions are learned through a transformer neural network. The proposed
post-processed transformer algorithm surpasses the state-of-the-art solver,
CPLEX and Long Short-Term Memory (LSTM) in solution time, optimal gap, and
percent infeasibility over 240K benchmark CLSP instances tested. After the ML
model is trained, conducting inference on the model, including post-processing,
reduces the MIP into a linear program (LP). This transforms the ML-based
algorithm, combined with an LP solver, into a polynomial-time approximation
algorithm to solve a well-known NP-Hard problem, with almost perfect solution
quality.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,変圧器モデルを用いて混合整数プログラムの課題に対処し,特に容量化ロットサイズ問題(clsp)に焦点をあてた,革新的なディープラーニングフレームワークを提案する。
私たちの知識では、混合整数型プログラミング(mip)問題のバイナリ変数を予測するためにトランスフォーマーを利用する最初のアプローチです。
具体的には、エンコーダデコーダ変換器のシーケンシャルデータ処理能力を活用し、CLSPの各期間における生産設定決定を示すバイナリ変数の予測に適している。
この問題は本質的に動的であり、制約の下でシーケンシャルな意思決定を扱う必要がある。
本稿では,変圧器ニューラルネットワークを用いてCLSPソリューションを学習する効率的なアルゴリズムを提案する。
提案するポストプロセストランスフォーマアルゴリズムは,240kベンチマークclspインスタンスに対して,解時間,最適ギャップ,1%不実現性において,最先端のソルバ,cplex,long short-term memory (lstm) を上回っている。
MLモデルをトレーニングした後、後処理を含むモデルで推論を行い、MIPを線形プログラム(LP)に還元する。
これにより、MLベースのアルゴリズムをLPソルバと組み合わせて多項式時間近似アルゴリズムに変換し、よく知られたNP-Hard問題をほぼ完全な解品質で解く。
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