論文の概要: Reliable Projection Based Unsupervised Learning for Semi-Definite QCQP with Application of Beamforming Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03668v1
- Date: Thu, 4 Jul 2024 06:26:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 19:02:03.744285
- Title: Reliable Projection Based Unsupervised Learning for Semi-Definite QCQP with Application of Beamforming Optimization
- Title（参考訳）: ビームフォーミング最適化を用いた半有限QCQPの信頼性予測に基づく教師なし学習
- Authors: Xiucheng Wang, Qi Qiu, Nan Cheng,
- Abstract要約: 本稿では,半定値制約を持つ特殊2次クラス(QCQP)について検討する。
本稿では,高い性能の制約解を得るための有望な手法としてニューラルネットワーク(NN)を提案する。
教師なし学習が使用されるため、NNはラベルなしで効果的に利用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.385703484113552
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we investigate a special class of quadratic-constrained quadratic programming (QCQP) with semi-definite constraints. Traditionally, since such a problem is non-convex and N-hard, the neural network (NN) is regarded as a promising method to obtain a high-performing solution. However, due to the inherent prediction error, it is challenging to ensure all solution output by the NN is feasible. Although some existing methods propose some naive methods, they only focus on reducing the constraint violation probability, where not all solutions are feasibly guaranteed. To deal with the above challenge, in this paper a computing efficient and reliable projection is proposed, where all solution output by the NN are ensured to be feasible. Moreover, unsupervised learning is used, so the NN can be trained effectively and efficiently without labels. Theoretically, the solution of the NN after projection is proven to be feasible, and we also prove the projection method can enhance the convergence performance and speed of the NN. To evaluate our proposed method, the quality of service (QoS)-contained beamforming scenario is studied, where the simulation results show the proposed method can achieve high-performance which is competitive with the lower bound.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,半定値制約を持つ2次制約付き二次計画法(QCQP)の特殊クラスについて検討する。
伝統的に、そのような問題は非凸かつNハードであるため、ニューラルネットワーク(NN)はハイパフォーマンスな解を得るための有望な方法とみなされる。
しかし、固有の予測誤差のため、NNが出力する全てのソリューションが確実に実現可能であることを保証することは困難である。
既存の手法ではいくつかの単純な方法を提案するが、全ての解が確実に保証されるわけではないような制約違反の確率の低減にのみ焦点を絞っている。
この課題に対処するため,本論文では,NNが出力する全ての解が確実に実現可能な,効率的で信頼性の高いプロジェクションを提案する。
さらに、教師なし学習が用いられており、NNをラベルなしで効果的かつ効率的に訓練することができる。
理論的には、プロジェクション後のNNの解は実現可能であることが証明され、プロジェクション手法がNNの収束性能と速度を向上させることも証明できる。
提案手法を評価するために,QoS(Quality of Service)を含むビームフォーミングシナリオについて検討し,提案手法のシミュレーション結果から,低域と競合する高性能を実現することができることを示した。
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