論文の概要: RL-SPH: Learning to Achieve Feasible Solutions for Integer Linear Programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19517v6
• Date: Mon, 02 Jun 2025 08:21:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 13:48:29.929914
• Title: RL-SPH: Learning to Achieve Feasible Solutions for Integer Linear Programs
• Title（参考訳）: RL-SPH:整数線形プログラムにおける実現可能な解の学習
• Authors: Tae-Hoon Lee, Min-Soo Kim,
• Abstract要約: RL-SPHは、非二項整数を含むILPに対しても独立に実現可能な解を生成することができる新しい強化学習ベーススタートプライマーである。 実験により、RL-SPHは、既存の原始よりも平均44倍低い原始ギャップと2.3倍低い積分を達成し、高品質な実現可能な解を迅速に得ることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3894236476098185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Integer linear programming (ILP) is widely utilized for various combinatorial optimization problems. Primal heuristics play a crucial role in quickly finding feasible solutions for NP-hard ILP. Although $\textit{end-to-end learning}$-based primal heuristics (E2EPH) have recently been proposed, they are typically unable to independently generate feasible solutions and mainly focus on binary variables. Ensuring feasibility is critical, especially when handling non-binary integer variables. To address this challenge, we propose RL-SPH, a novel reinforcement learning-based start primal heuristic capable of independently generating feasible solutions, even for ILP involving non-binary integers. Experimental results demonstrate that RL-SPH rapidly obtains high-quality feasible solutions, achieving on average a 44x lower primal gap and a 2.3x lower primal integral compared to existing primal heuristics.
• Abstract（参考訳）: Integer linear programming (ILP) は様々な組合せ最適化問題に広く利用されている。 原始ヒューリスティックスはNP-hard ILPの実現可能な解を迅速に発見する上で重要な役割を担っている。 $\textit{end-to-end learning}$-based primal heuristics (E2EPH) は近年提案されているが、一般的には実現可能な解を独立に生成できず、主にバイナリ変数に焦点を当てる。 非バイナリ整数変数を扱う場合、実現可能性を保証することが重要である。 この課題に対処するために、非二項整数を含むILPに対しても、独立して実現可能な解を生成することができる新しい強化学習に基づく始始ヒューリスティックであるRL-SPHを提案する。 実験により、RL-SPHは、既存の原始ヒューリスティックよりも平均44倍低い原始ギャップと2.3倍低い原始積分を達成し、高品質な実現可能な解を迅速に得ることが示された。

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