論文の概要: Graph Convolutional Branch and Bound

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03099v3
• Date: Thu, 10 Jul 2025 19:29:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.03784
• 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、ニューラルネットワークを用いて情報量(特に最適性スコア)を学習し、最適解の近さを推定する。 このスコアは、ブランチとバウンドのフレームワーク内のノードを評価するために使用され、ソリューション空間をより効率的にすることができる。
• 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 explores the integration of deep learning models into combinatorial optimization pipelines, specifically targeting NP-hard problems. Traditional exact algorithms for such problems often rely on heuristic criteria to guide the exploration of feasible solutions. In this work, we propose using neural networks to learn informative heuristics-most notably, an optimality score that estimates a solution's proximity to the optimum. This score is used to evaluate nodes within a branch-and-bound framework, enabling a more efficient traversal of the solution space. Focusing on the Traveling Salesman Problem, we describe two exact solvers-1-tree branch-and-bound and Concorde-and introduce a hybrid approach called Graph Convolutional Branch and Bound, which augments these solvers with a graph convolutional neural network along with a novel unsupervised training strategy that facilitates generalization to graphs of varying sizes without requiring labeled data. Empirical results demonstrate the effectiveness of the proposed method, showing a significant reduction in the number of explored branch-and-bound nodes and overall computational time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,NP-hard問題を対象とした,ディープラーニングモデルの組合せ最適化パイプラインへの統合について検討する。 このような問題に対する伝統的な正確なアルゴリズムは、しばしば実現可能な解の探索を導くためのヒューリスティックな基準に依存している。 本研究では、ニューラルネットワークを用いて情報的ヒューリスティックス(特に最適性スコア)を学習し、解の最適値に近づいたことを推定する。 このスコアは、ブランチ・アンド・バウンドフレームワーク内のノードを評価するために使用され、ソリューション空間のより効率的なトラバースを可能にする。 トラベリングセールスマン問題に着目し,グラフ畳み込みブランチとバウンドというハイブリッドアプローチを導入し,グラフ畳み込みニューラルネットワークと,ラベル付きデータを必要としないさまざまなサイズのグラフへの一般化を容易にする新たな教師なしトレーニング戦略を導入する。 実験の結果,提案手法の有効性を実証し,探索された分岐ノードの数と計算時間を大幅に削減した。

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