論文の概要: Learning to Optimize for Mixed-Integer Non-linear Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11061v6
• Date: Wed, 29 Jan 2025 11:45:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:51:03.712790
• Title: Learning to Optimize for Mixed-Integer Non-linear Programming
• Title（参考訳）: 混合整数非線形プログラミングのための学習
• Authors: Bo Tang, Elias B. Khalil, Ján Drgoňa,
• Abstract要約: 混合整数非線形プログラム(MINLP)は、エネルギーシステムや輸送といった様々な領域で発生する。 MINLPは特に大規模な解決が難しいことで知られている。 本稿では,解の積分性を保証するための2つの学習可能な補正層と,解の実現性を改善するための後処理ステップを備えた新しいディープラーニング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.469394148261838
• License:
• Abstract: Mixed-integer nonlinear programs (MINLPs) arise in diverse domains such as energy systems and transportation but are notoriously difficult to solve, particularly on a large scale. While learning-to-optimize methods have been successful at continuous optimization, extending them to MINLPs is still challenging due to the integer constraints. To overcome this, we propose a novel deep-learning approach with two learnable correction layers to ensure solution integrality and a post-processing step to improve solution feasibility. Our experiments show that this is the first general method capable of efficiently solving large-scale MINLPs with up to tens of thousands of variables in milliseconds, delivering high-quality solutions even when traditional solvers and heuristics fail. This is the first general learning method for MINLP, successfully solving some of the largest instances reported to date. Our code is available at https://github.com/pnnl/L2O-pMINLP.
• Abstract（参考訳）: 混合整数非線形プログラム(MINLP)はエネルギーシステムや輸送といった様々な領域で発生するが、特に大規模では解決が困難である。 学習と最適化の手法は連続最適化で成功したが、整数制約のため、MINLPに拡張することは依然として困難である。 そこで本研究では,解の積分性を保証するための2つの学習可能な補正層と,解の実現性を改善するための後処理ステップを備えた新しいディープラーニング手法を提案する。 実験により, 従来の解法やヒューリスティックスが失敗しても, 最大数万の変数を持つ大規模MINLPをミリ秒で効率よく解き, 高品質な解法を実現することが可能であることがわかった。 これはMINLPの最初の一般的な学習方法であり、これまで報告された最大のインスタンスのいくつかをうまく解決した。 私たちのコードはhttps://github.com/pnnl/L2O-pMINLPで公開されています。

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