Overview Statistic: PDF-Downloads (blue) and Frontdoor-Views (gray)
  • Treffer 3 von 16
Zurück zur Trefferliste

Generative deep learning for decision making in gas networks

  • A decision support system relies on frequent re-solving of similar problem instances. While the general structure remains the same in corresponding applications, the input parameters are updated on a regular basis. We propose a generative neural network design for learning integer decision variables of mixed-integer linear programming (MILP) formulations of these problems. We utilise a deep neural network discriminator and a MILP solver as our oracle to train our generative neural network. In this article, we present the results of our design applied to the transient gas optimisation problem. With the trained network we produce a feasible solution in 2.5s, use it as a warm-start solution, and thereby decrease global optimal solution solve time by 60.5%.
Metadaten
Verfasserangaben:Lovis AndersonORCiD, Mark TurnerORCiD, Thorsten KochORCiD
Dokumentart:Artikel
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Mathematical Methods of Operations Research
Band:95
Erste Seite:503
Letzte Seite:532
Verlag:Springer Nature
Datum der Erstveröffentlichung:19.04.2022
Preprint:urn:nbn:de:0297-zib-81103
DOI:https://doi.org/10.1007/s00186-022-00777-x
Accept ✔
Diese Webseite verwendet technisch erforderliche Session-Cookies. Durch die weitere Nutzung der Webseite stimmen Sie diesem zu. Unsere Datenschutzerklärung finden Sie hier.