論文の概要: Graph Convolutional Branch and Bound

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03099v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 09:42:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 18:59:55.895860
• Title: Graph Convolutional Branch and Bound
• Title（参考訳）: グラフ畳み込み分岐と境界
• Authors: Lorenzo Sciandra, Roberto Esposito, Andrea Cesare Grosso, Laura Sacerdote, Cristina Zucca,
• Abstract要約: 本稿では,最適化パイプラインにおけるディープラーニングモデルの有効性を示す。 この文脈では、ニューラルネットワークを利用して、価値ある情報を素早く取得することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8966938152549224
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article demonstrates the effectiveness of employing a deep learning model in an optimization pipeline. Specifically, in a generic exact algorithm for a NP problem, multiple heuristic criteria are usually used to guide the search of the optimum within the set of all feasible solutions. In this context, neural networks can be leveraged to rapidly acquire valuable information, enabling the identification of a more expedient path in this vast space. So, after the explanation of the tackled traveling salesman problem, the implemented branch and bound for its classical resolution is described. This algorithm is then compared with its hybrid version termed "graph convolutional branch and bound" that integrates the previous branch and bound with a graph convolutional neural network. The empirical results obtained highlight the efficacy of this approach, leading to conclusive findings and suggesting potential directions for future research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最適化パイプラインにおけるディープラーニングモデルの有効性を示す。 具体的には、NP問題に対する一般的な正確なアルゴリズムにおいて、複数のヒューリスティックな基準は、通常、すべての実現可能な解の集合内の最適解の探索を導くために用いられる。 この文脈では、ニューラルネットワークを利用して、価値ある情報を素早く取得し、この広大な空間においてより適切な経路を識別することができる。 そこで、取り組んだ旅行セールスマン問題の説明の後、実装されたブランチと古典的解決のためのバウンドについて述べる。 このアルゴリズムは、前の分岐を統合してグラフ畳み込みニューラルネットワークとバインドするグラフ畳み込み分岐とバインドと呼ばれるハイブリッドバージョンと比較される。 実験の結果、このアプローチの有効性が強調され、決定的な発見と今後の研究への潜在的方向性が示唆された。

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