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Balans: Búsqueda adaptativa de grandes vecindarios basada en bandidos multiarmados para problemas de programación de enteros mixtos

Created by
  • Haebom

Autor

Junyang Cai, Serdar Kadioglu, Bistra Dilkina

Describir

En este artículo, proponemos Balans, un meta-solvedor adaptativo para programación entera mixta (MIP) con capacidades de aprendizaje en línea sin necesidad de formación previa. Balans se basa en una búsqueda adaptativa de grandes vecindarios que se ejecuta sobre un solucionador MIP, aplicando repetidamente operadores de destrucción y reparación de vecindarios. La selección entre diversas definiciones de vecindario se realiza instancia por instancia, en tiempo real, mediante un algoritmo multi-armed bandit. Los resultados experimentales muestran que Balans supera a los solucionadores MIP básicos, la fijación en un único vecindario óptimo y las búsquedas de grandes vecindarios de vanguardia para MIP. Balans es altamente configurable y se publica como software de código abierto, independiente del solucionador MIP.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Sugerir la posibilidad de acelerar la velocidad de solución de problemas MIP a través del aprendizaje en línea sin capacitación previa.
Aplicación efectiva del algoritmo multi-armed bandit para la selección óptima entre varias definiciones de vecindario.
Supera a los solucionadores MIP existentes y las técnicas de búsqueda de vecindarios a gran escala.
Proporcionar mayor accesibilidad y potencial para la expansión de la investigación a través de lanzamientos de software de código abierto.
Limitations:
Es posible que sea necesario realizar más estudios para determinar el rendimiento de la generalización para tipos específicos de problemas MIP.
Es posible que se necesiten más investigaciones sobre el ajuste de parámetros del algoritmo multi-armed bandit.
Es posible que se necesite una validación adicional para escalabilidad a problemas de gran escala.
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