論文の概要: ParBalans: Parallel Multi-Armed Bandits-based Adaptive Large Neighborhood Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06736v1
• Date: Fri, 08 Aug 2025 22:30:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.527134
• Title: ParBalans: Parallel Multi-Armed Bandits-based Adaptive Large Neighborhood Search
• Title（参考訳）: ParBalans: 並列マルチアーマッドバンドベースの適応型大規模近隣検索
• Authors: Alican Yilmaz, Junyang Cai, Serdar Kadioglu, Bistra Dilkina,
• Abstract要約: 本稿では,MIPの適応型大近傍探索であるBaransの並列化機能について検討する。 我々はParBalansを紹介した。ParBalansは、解決レベルとアルゴリズムレベルの並列性を利用して、挑戦的なMIPインスタンスのパフォーマンスを改善する拡張である。 実験の結果,ParBalans は最先端の商用解法である Gurobi と比較して競争性能が高いことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.249099965011458
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving Mixed-Integer Programming (MIP) problems often requires substantial computational resources due to their combinatorial nature. Parallelization has emerged as a critical strategy to accelerate solution times and enhance scalability to tackle large, complex instances. This paper investigates the parallelization capabilities of Balans, a recently proposed multi-armed bandits-based adaptive large neighborhood search for MIPs. While Balans's modular architecture inherently supports parallel exploration of diverse parameter configurations, this potential has not been thoroughly examined. To address this gap, we introduce ParBalans, an extension that leverages both solver-level and algorithmic-level parallelism to improve performance on challenging MIP instances. Our experimental results demonstrate that ParBalans exhibits competitive performance compared to the state-of-the-art commercial solver Gurobi, particularly on hard optimization benchmarks.
• Abstract（参考訳）: MIP(Mixed-Integer Programming)問題を解くには、その組合せの性質からかなりの計算資源を必要とすることが多い。 並列化は、ソリューションタイムを加速し、大規模で複雑なインスタンスに取り組むためのスケーラビリティを高めるための重要な戦略として現れています。 本稿では、最近提案されたマルチアームバンディットに基づくMIPの適応型大近傍探索であるBaransの並列化機能について検討する。 バランのモジュラーアーキテクチャは本質的に多様なパラメータ構成の並列探索をサポートするが、このポテンシャルは十分に検討されていない。 このギャップに対処するために、解決レベルとアルゴリズムレベルの並列性を両立させた拡張であるParBalansを導入し、挑戦的なMIPインスタンスの性能を改善する。 実験の結果,ParBalans は最先端の商用解法である Gurobi と比較して高い性能を示した。

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