論文の概要: Preference-Based Gradient Estimation for ML-Guided Approximate Combinatorial Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19377v2
• Date: Mon, 26 May 2025 15:09:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 09:38:56.641781
• Title: Preference-Based Gradient Estimation for ML-Guided Approximate Combinatorial Optimization
• Title（参考訳）: ML誘導近似組合せ最適化のための優先度に基づく勾配推定
• Authors: Arman Mielke, Uwe Bauknecht, Thilo Strauss, Mathias Niepert,
• Abstract要約: 組合せ最適化(CO)の問題は、医学、物流、製造など幅広い領域で発生する。 本研究では,CO の非学習近似アルゴリズムを学習ベースで拡張する手法を提案する。 本手法は,近似アルゴリズムをブラックボックスとして扱う新しい勾配推定法を用いて,自己教師付き方式でエンドツーエンドに学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.102119312523696
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Combinatorial optimization (CO) problems arise across a broad spectrum of domains, including medicine, logistics, and manufacturing. While exact solutions are often computationally infeasible, many practical applications require high-quality solutions within a given time budget. To address this, we propose a learning-based approach that enhances existing non-learned approximation algorithms for CO. Specifically, we parameterize these approximation algorithms and train graph neural networks (GNNs) to predict parameter values that yield near-optimal solutions. Our method is trained end-to-end in a self-supervised fashion, using a novel gradient estimation scheme that treats the approximation algorithm as a black box. This approach combines the strengths of learning and traditional algorithms: the GNN learns from data to guide the algorithm toward better solutions, while the approximation algorithm ensures feasibility. We validate our method on two well-known combinatorial optimization problems: the travelling salesman problem (TSP) and the minimum k-cut problem. Our results demonstrate that the proposed approach is competitive with state-of-the-art learned CO solvers.
• Abstract（参考訳）: 組合せ最適化(CO)の問題は、医学、物流、製造など幅広い領域で発生する。 正確な解はしばしば計算不可能であるが、多くの実用アプリケーションは与えられた時間予算内で高品質な解を必要とする。 そこで本研究では,COの非学習近似アルゴリズムを学習ベースで拡張する手法を提案する。 具体的には、これらの近似アルゴリズムをパラメータ化し、グラフニューラルネットワーク(GNN)を訓練し、ほぼ最適解をもたらすパラメータ値を予測する。 本手法は,近似アルゴリズムをブラックボックスとして扱う新しい勾配推定法を用いて,自己教師付き方式でエンドツーエンドに学習する。 このアプローチは学習の長所と従来のアルゴリズムの長所を組み合わせる。GNNはデータから学習してアルゴリズムをより良いソリューションへと導く一方で、近似アルゴリズムは実現可能性を保証する。 本手法は,旅行セールスマン問題 (TSP) と最小kカット問題 (最小kカット問題) の2つのよく知られた組合せ最適化問題に対して検証する。 提案手法は最先端のCOソルバと競合することを示す。

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