Учиться в тепле для метода простоты измеряемой стоимости растворителя

arXiv: 261 020.20892v1 Annuales Type: crectraview: обобщил теплые старты для метода simplx создания исходных баз с использованием прогнозов, какие переменные будут базовыми при оптимальности. Предварительная работа показала, что исходные базы, предсказанные графическими нейронными сетями могут резко сократить число итераций, но сэкономленное время может оказаться намного ниже итературных. На 25 классах линейных программ (LPs) мы видим, что сильный подконтрольный прогнозор удаляет две трети из итераций двойственной простыни, но только треть своего времени. Разрыв объясняется двумя последствиями: итерация, удаленная хорошим стартом, как правило, дешевле, а близость к оптимальной основе не начинается с определения стоимости. Мы доказываем, что два момента начинаются с равного совпадения с оптимальной основой и равные значения поворотов могут различаться в линейно-алгебраных работах по фактору, который растет с квадратным корнем числа строк. Эмпирически, в начале одного LP число вращения объясняет 71% разницы времени решения log, а инструкция по процессу