論文の概要: CLCR: Contrastive Learning-based Constraint Reordering for Efficient MILP Solving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03688v1
• Date: Sun, 23 Mar 2025 05:01:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-20 18:44:57.743559
• Title: CLCR: Contrastive Learning-based Constraint Reordering for Efficient MILP Solving
• Title（参考訳）: CLCR(Contrastive Learning-based Constraint Reordering for Efficient MILP Solving)
• Authors: Shuli Zeng, Mengjie Zhou, Sijia Zhang, Yixiang Hu, Feng Wu, Xiang-Yang Li,
• Abstract要約: 制約順序付けは、MILP(Mixed-Integer Linear Programming)ソルバの効率において重要な役割を果たす。 CLCR(Contrastive Learning-based Constraint Reordering)は,制約順序を体系的に最適化し,MILP解決を高速化する新しいフレームワークである。 ベンチマーク実験により、CLCRは解の精度を犠牲にすることなく、解の時間を30%削減し、LPイテレーションを25%削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.127805466651864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Constraint ordering plays a critical role in the efficiency of Mixed-Integer Linear Programming (MILP) solvers, particularly for large-scale problems where poorly ordered constraints trigger increased LP iterations and suboptimal search trajectories. This paper introduces CLCR (Contrastive Learning-based Constraint Reordering), a novel framework that systematically optimizes constraint ordering to accelerate MILP solving. CLCR first clusters constraints based on their structural patterns and then employs contrastive learning with a pointer network to optimize their sequence, preserving problem equivalence while improving solver efficiency. Experiments on benchmarks show CLCR reduces solving time by 30% and LP iterations by 25% on average, without sacrificing solution accuracy. This work demonstrates the potential of data-driven constraint ordering to enhance optimization models, offering a new paradigm for bridging mathematical programming with machine learning.
• Abstract（参考訳）: 制約順序付けはMILP(Mixed-Integer Linear Programming)の解法において重要な役割を担っている。 CLCR(Contrastive Learning-based Constraint Reordering)は,制約順序を体系的に最適化し,MILP解決を高速化する新しいフレームワークである。 CLCRはまず、それらの構造パターンに基づいて制約をクラスタ化し、その後、ポインタネットワークによる対照的な学習を用いてシーケンスを最適化し、問題の等価性を保ち、ソルバ効率を向上する。 ベンチマーク実験により、CLCRは解の精度を犠牲にすることなく、解の時間を30%削減し、LPイテレーションを25%削減した。 この研究は、最適化モデルを強化するためにデータ駆動制約順序付けの可能性を示し、機械学習で数学的プログラミングをブリッジするための新しいパラダイムを提供する。

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