Семинар NoML: Комбинация глобальных и локальных методов математической оптимизаци

Вопросы и комментарии - в чате сообщества:

Спикер: Максим Гончаров, Product Owner, направление бизнес-решений Kolmogorov AI

Аннотация доклада: На семинаре мы рассмотрtkb возможности комбинирования глобальных и локальных методов математической оптимизации для решения задач большой размерности или задач с функцией цели в виде недифференцируемого и нерелаксируемого чёрного ящика с большим числом сложных ограничений.
Глобально-локальный оптимизационный алгоритм – двухуровневый (в общем случае многоуровневый) оптимизационный алгоритм, на верхнем уровне которого реализована метаэвристика (генетические/эволюционные алгоритмы, рои частиц, имитация отжига и т.д.), которая формирует подзадачи для семейств локальных алгоритмов, которые реализованы на стандартных солверах математической оптимизации (LP, MILP, NLP, MINLP, CP). Глобальный алгоритм может формировать дополнительные ограничения, суррогатную функцию цели или описывать специальные инструкции для локальных алгоритмов.
Данный подход проиллюстрирован на двух примерах:
1) Решение MILP задач очень большой размерности, с которой не справляется open source MILP-солвер.
2) Оптимизация расписания в кинотеатрах с недифференцируемой ФЦ в виде чёрного ящика и с большим количеством ограничений, из-за чего с ней не справляется ГА.
___________________________________________________