Sur la Compilation de Jeux de Prédiction Combinatoire

Abstract

National audienceIn online optimization, the goal is to iteratively choose solutions from a decision space, so as to minimize the average cost over time. As long as this decision space is described by combinatorial constraints, the problem is generally intractable. In this paper, we consider the paradigm of compiling the set of combinatorial constraints into a deterministic and Decomposable Negation Normal Form (dDNNF) circuit, for which the tasks of linear optimization and solution sampling take linear time. Based on this framework, we provide efficient characterizations of existing combinatorial prediction strategies, with a particular attention to mirror descent techniques. These strategies are compared on several real-world benchmarks for which the set of Boolean constraints is preliminarily compiled into a dDNNF circuit.En optimisation en-ligne, le but est de choisir séquentiellement des solutions de manìère à minimiser le coût moyen au cours du temps. D` es lors que l'espace de solutions faisables est décrit par des contraintes combinatoires, le problème est généralement NP-difficile. Dans cet article, nous investiguons l'idée de compiler un ensemble de contraintes combinatoires un circuit arithmétique de type dDNNF, pour lequel les opérations d'optimisation linéaire et d'échantillonnage de solutions prennent un temps linéaire. Dans ce cadre de compilation, nous présentons des algorithmes efficaces pour diverses stratégies de prédiction en-ligne, en portant une attention particulìère sur les approches de type descente miroir. Ces stratégies sont expérimentalement comparées sur plusieurs benchmarks du monde réel, pour lesquels les contraintes ont été préalablement compilées en un circuit dDNNF

Similar works

Full text

thumbnail-image

HAL-Artois

redirect
Last time updated on 28/07/2018

This paper was published in HAL-Artois.

Having an issue?

Is data on this page outdated, violates copyrights or anything else? Report the problem now and we will take corresponding actions after reviewing your request.