AI اور دنیا کے مشکل مسائل · نظریاتی کمپیوٹر سائنس · arXiv · 2026-10-22

جینیٹک پروگرامنگ کے استعمال سے مخلوط صحیح عددی لکیری پروگرامنگ کے لیے قابلِ تعبیر کٹنگ پلین کا انتخاب

اصل عنوان: Interpretable Cutting Plane Selection for Mixed-Integer Linear Programming Using Genetic Programming

کٹنگ پلینز مکسڈ انٹیجر لینیئر پروگرامنگ (MILP) سولورز کا ایک اہم جزو ہیں، لیکن موجودہ دستی طور پر تیار کردہ کٹ حکمت عملیاں جامد ہیں، جبکہ عصبی نیٹ ورک پر مبنی سیکھی گئی حکمت عملیاں محدود تفسیر پذیری پیش کرتی ہیں اور کنورجنس کی کوئی ضمانت نہیں دیتیں۔ مصنفین GPSCS تجویز کرتے ہیں، پہلا لرننگ پر مبنی فریم ورک جو دستی ہیورسٹکس کو ایک مکمل طور پر تفسیر پذیر پالیسی میں عام کرتا ہے: جینیٹک پروگرامنگ ایک علامتی اسکورنگ فنکشن تیار کرتا ہے جو امیدوار کٹس کی درجہ بندی کرتا ہے، اور ایک ہلکا، اعداد و شمار پر مبنی طریقہ کار ہر سیپریشن راؤنڈ میں کتنی سرفہرست درجے کی کٹس شامل کی جائیں، یہ موافقتپذیر طور پر طے کرتا ہے۔ GPSCS کو SCIP میں مصنوعی اور حقیقی دنیا کے بینچ مارکس کے سات درجات پر جانچا گیا، جن کے جائزہ نمونے تربیتی نمونوں سے اوسطاً 41 گنا مشکل تھے؛ اس نے SCIP کے ڈیفالٹ کے مقابلے میں اوسط حل کا وقت 6% بہتر کیا اور حالیہ عصبی طریقہ کار اور بغیر کٹ کے بیس لائن دونوں کے مقابلے میں دوگنا اسپیڈ اپ حاصل کیا۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →