Abstract-This paper recenserar heltal programmering (IP) problem, som spelar en grundläggande roll i många datorseende och maskininlärning program. Litteraturen överflödar av många seminära verk som tar itu med detta problem, en del med fokus på kontinuerliga tillvägagångssätt (t.ex. linjär programavslappning) medan andra på diskreta (t.ex., min-cut). Ett begränsat antal av dem är dock utformade för att hantera den allmänna IP-formen, och inte ens dessa metoder kan på ett tillfredsställande sätt uppfylla de samtidiga kraven på noggrannhet, genomförbarhet och skalbarhet. I detta syfte föreslår vi ett nytt och mångsidigt ramverk kallat p-box ADMM, som bygger på två delar. (1) Den diskreta begränsningen ersätts på motsvarande sätt av skärningspunkten mellan en låda och en (n − 1)-dimensionell sfär (definierad genom p-normen). (2) Vi ingjuter denna likvärdighet i ramverket ADMM (Alternating Direction Method of Multipliers) för att hantera dessa kontinuerliga begränsningar separat och för att utnyttja dess attraktiva egenskaper. Viktigare är att ADMM-uppdateringsstegen kan leda till hanterbara delproblem i den kontinuerliga domänen. För att visa sin effektivitet, anser vi ett exempel på ramverket, nämligen 2-box ADMM tillämpas på binära quadratic programmering (BQP). Här är ADMM-stegen enkla, beräkningseffektiva och teoretiskt garanterade att konvergera till en KKT-punkt. Vi demonstrerar tillämpligheten av 2-box ADMM på tre viktiga applikationer: MRF energiminimering, graf matchning, och klustering. Resultaten visar tydligt att det avsevärt överträffar befintliga generiska IP-lösare både i körtid och mål. Det uppnår också mycket konkurrenskraftiga resultat jämfört med toppmoderna metoder som är specifika för dessa tillämpningar.
Ett annat relaterat arbete är p -box ADMM REF, som är ett ramverk för att optimera det allmänna heltalsprogrammet.
$\ell_p$-Box ADMM: A Versatile Framework for Integer Programming
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}