Mixed-Integer Linear Programming (MILP) plays an important role across a range of scientific disciplines and within areas of strategic importance to society. The MILP problems, however, suffer from combinatorial complexity. Because of integer decision variables, as the problem size increases, the number of possible solutions increases super-linearly thereby leading to a drastic increase in the computational effort. To efficiently solve MILP problems, a "price-based" decomposition and coordination approach is developed to exploit 1. the super-linear reduction of complexity upon the decomposition and 2. the geometric convergence potential inherent to Polyak's step-sizing formula for the fastest coordination possible to obtain near-optimal solutions in a computationally efficient manner. Unlike all previous methods to set step-sizes heuristically by adjusting hyper-parameters, the key novel way to obtain step-sizes is purely decision-based: a novel "auxiliary" constraint satisfaction problem is solved, from which the appropriate step-sizes are inferred. Testing results for large-scale Generalized Assignment Problems (GAP) demonstrate that for the majority of instances, certifiably optimal solutions are obtained. For stochastic job-shop scheduling as well as for pharmaceutical scheduling, computational results demonstrate the two orders of magnitude speedup as compared to frequently used Branch-and-Cut (B&C). SLBLR has a major impact on the efficient resolution of complex Mixed-Integer Programming (MIP) problems arising within a variety of scientific fields.


翻译:混合线性计划(MILP)在一系列科学学科和对社会具有重要战略意义的领域中发挥着重要作用。但是,MILP问题具有组合复杂性。由于整数决定变量,随着问题规模的增加,可能的解决办法的数量会增加超线性,从而导致计算努力的急剧增加。为了有效解决MILP问题,正在开发一种“基于价格”的分解和协调办法,以利用1. 分解后复杂程度的超线性减少和2. 波利亚克的分级化公式所固有的几何趋同性趋同潜力,以便尽可能以计算高效的方式获得接近最佳的解决方案。与以往所有通过调整超参数来设定超线性超线性超线性决定变量的方法不同,获得分级计算的关键新办法完全是基于决定的:一种新型的“增量”制约满意度问题得到解决,从中推算出适当的分级规模。 测试大规模通用任务问题(GAP)的分级组合公式所固有的几何趋趋一致潜力,以便以计算有效的方式取得接近最佳的近最佳的解决方案,在多数情况下,将SMI-LS-LS-S-S-S-S-S-S-S-S-L-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-

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