I problemi di assegnazione lineare (Linear Sum Assignment Problems, LSAP) sono noti problemi di ottimizzazione combinatoria che coinvolgono molteplici settori come la logistica, la robotica e le telecomunicazioni.
La complessità computazionale di tali problemi, nelle dimensioni in cui si presentano nella pratica, rende difficile ottenere soluzioni esatte in tempi brevi, quindi spesso si ricorre all’uso di algoritmi sub-ottimi che forniscono soluzioni approssimate.
Lo studio di questa settimana propone una strategia di risoluzione sub-ottima del problema di assegnazione, basata su Graph Neural Networks (GNN), dimostrandone l’efficacia in termini di accuratezza e tempo di elaborazione, a confronto con differenti approcci neurali già presenti in letteratura.
Vengono inoltre valutati i vantaggi del solutore proposto, applicato ad uno scenario reale ovvero lo scheduling di contatori “smart” in un’infrastruttura di rete intelligente per la distribuzione dell’energia elettrica.
L’articolo è disponibile qui: https://www.worldscientific.com/doi/10.1142/S0129065724500114