KI und die schwierigen Probleme der Welt · Theoretische Informatik · arXiv · 2026-10-23
Dynamik von SOCP-Solvern mit Graph Neural Networks lernen
Originaltitel: Learning SOCP Solver Dynamics with Graph Neural Networks
Second-Order-Cone-Programme werden im Ingenieurwesen breit eingesetzt, doch Innere-Punkte-Löser können teuer sein, wenn sie wiederholt gelöst werden. Die Autoren schlagen SOCPNet vor, ein rekursives Graph-Neural-Network, das aus den Zwischeniterationen klassischer Löser lernt und seine Lösung schrittweise verfeinert. Wird das trainierte Modell zum Warmstart eines Innere-Punkte-Lösers verwendet, verringert es die Anzahl der Löser-Iterationen ohne Genauigkeitsverlust.