論文の概要: Decision-focused Graph Neural Networks for Combinatorial Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03647v2
• Date: Mon, 10 Jun 2024 00:53:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 23:05:25.570391
• Title: Decision-focused Graph Neural Networks for Combinatorial Optimization
• Title（参考訳）: 組合せ最適化のための決定型グラフニューラルネットワーク
• Authors: Yang Liu, Chuan Zhou, Peng Zhang, Shirui Pan, Zhao Li, Hongyang Chen,
• Abstract要約: 最適化問題に取り組むための新たな戦略は、従来のアルゴリズムに代わるグラフニューラルネットワーク(GNN)の採用である。 GNNや従来のアルゴリズムソルバがCOの領域で人気が高まっているにもかかわらず、それらの統合利用とエンドツーエンドフレームワークにおけるそれらの相関について限定的な研究がなされている。 我々は、GNNを利用してCO問題に補助的なサポートで対処する決定に焦点を当てたフレームワークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.34623670845006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, there has been notable interest in investigating combinatorial optimization (CO) problems by neural-based framework. An emerging strategy to tackle these challenging problems involves the adoption of graph neural networks (GNNs) as an alternative to traditional algorithms, a subject that has attracted considerable attention. Despite the growing popularity of GNNs and traditional algorithm solvers in the realm of CO, there is limited research on their integrated use and the correlation between them within an end-to-end framework. The primary focus of our work is to formulate a more efficient and precise framework for CO by employing decision-focused learning on graphs. Additionally, we introduce a decision-focused framework that utilizes GNNs to address CO problems with auxiliary support. To realize an end-to-end approach, we have designed two cascaded modules: (a) an unsupervised trained graph predictive model, and (b) a solver for quadratic binary unconstrained optimization. Empirical evaluations are conducted on various classical tasks, including maximum cut, maximum independent set, and minimum vertex cover. The experimental results on classical CO problems (i.e. MaxCut, MIS, and MVC) demonstrate the superiority of our method over both the standalone GNN approach and classical methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,ニューラルネットワークフレームワークによる組合せ最適化(CO)問題の研究に注目が集まっている。 これらの課題に取り組むための新たな戦略は、従来のアルゴリズムに代わるグラフニューラルネットワーク(GNN)の採用である。 GNNや従来のアルゴリズムソルバがCOの領域で人気が高まっているにもかかわらず、それらの統合利用とエンドツーエンドフレームワークにおけるそれらの相関について限定的な研究がなされている。 私たちの研究の主な焦点は、決定に焦点をあてた学習をグラフに導入することで、より効率的で正確なCOフレームワークを定式化することです。 さらに、GNNを利用してCO問題に補助的なサポートで対処する決定に焦点を当てたフレームワークも導入する。 エンドツーエンドのアプローチを実現するために、我々は2つのカスケードモジュールを設計した。 (a)教師なし学習グラフ予測モデル、及び (b)2進二進最適化のための解法。 最大カット,最大独立セット,最小頂点カバーなど,様々な古典的タスクに対して実証評価を行う。 古典的CO問題(MaxCut,MIS,MVC)に対する実験結果から,従来のGNN手法と古典的手法のどちらよりも,本手法の優位性が示された。

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