論文の概要: DiffSG: A Generative Solver for Network Optimization with Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06701v2
• Date: Mon, 10 Mar 2025 05:43:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:39:19.661801
• Title: DiffSG: A Generative Solver for Network Optimization with Diffusion Model
• Title（参考訳）: DiffSG:拡散モデルを用いたネットワーク最適化のための生成解法
• Authors: Ruihuai Liang, Bo Yang, Zhiwen Yu, Bin Guo, Xuelin Cao, Mérouane Debbah, H. Vincent Poor, Chau Yuen,
• Abstract要約: 生成拡散モデルは、様々なクロスドメインアプリケーションで人気がある。 これらのモデルは複雑なネットワーク最適化問題に対処する上で有望である。 本稿では拡散モデルに基づく解生成という,拡散モデル生成のための新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.27274046562806
• License:
• Abstract: Generative diffusion models, famous for their performance in image generation, are popular in various cross-domain applications. However, their use in the communication community has been mostly limited to auxiliary tasks like data modeling and feature extraction. These models hold greater promise for fundamental problems in network optimization compared to traditional machine learning methods. Discriminative deep learning often falls short due to its single-step input-output mapping and lack of global awareness of the solution space, especially given the complexity of network optimization's objective functions. In contrast, generative diffusion models can consider a broader range of solutions and exhibit stronger generalization by learning parameters that describe the distribution of the underlying solution space, with higher probabilities assigned to better solutions. We propose a new framework Diffusion Model-based Solution Generation (DiffSG), which leverages the intrinsic distribution learning capabilities of generative diffusion models to learn high-quality solution distributions based on given inputs. The optimal solution within this distribution is highly probable, allowing it to be effectively reached through repeated sampling. We validate the performance of DiffSG on several typical network optimization problems, including mixed-integer non-linear programming, convex optimization, and hierarchical non-convex optimization. Our results demonstrate that DiffSG outperforms existing baseline methods not only on in-domain inputs but also on out-of-domain inputs. In summary, we demonstrate the potential of generative diffusion models in tackling complex network optimization problems and outline a promising path for their broader application in the communication community. Our code is available at https://github.com/qiyu3816/DiffSG.
• Abstract（参考訳）: 画像生成の性能で有名な生成拡散モデルは、様々なクロスドメインアプリケーションで人気がある。 しかし、コミュニケーションコミュニティにおける彼らの利用は、主にデータモデリングや特徴抽出といった補助的なタスクに限られている。 これらのモデルは、従来の機械学習手法と比較して、ネットワーク最適化における根本的な問題に対して大きな期待を持っている。 識別的深層学習は、単一ステップの入出力マッピングと、特にネットワーク最適化の目的関数の複雑さを考えると、解空間のグローバルな認識の欠如により、しばしば不足する。 対照的に、生成拡散モデルはより広い範囲の解を考えることができ、より良い解に割り当てられる確率が高く、基礎となる解空間の分布を記述する学習パラメータによるより強力な一般化を示すことができる。 生成拡散モデルの本質的な分布学習機能を利用して,与えられた入力に基づいて高品質な解分布を学習するDiffSG(Diffusion Model-based Solution Generation)を提案する。 この分布の最適解は高い確率で得られ、繰り返しサンプリングすることで効果的に到達することができる。 我々はDiffSGの性能を、混合整数非線形プログラミング、凸最適化、階層的非凸最適化など、いくつかの典型的なネットワーク最適化問題に対して検証する。 以上の結果から,DiffSGはドメイン内入力だけでなくドメイン外入力においても,既存のベースライン手法よりも優れていることが示された。 まとめると、複雑なネットワーク最適化問題に対処する上で、生成拡散モデルの可能性を示し、コミュニケーションコミュニティにおいて、より広範な応用が期待できる道筋を概説する。 私たちのコードはhttps://github.com/qiyu3816/DiffSG.comで公開されています。

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