Fugu-MT 論文翻訳(概要): DeepCO: Offline Combinatorial Optimization Framework Utilizing Deep Learning

論文の概要: DeepCO: Offline Combinatorial Optimization Framework Utilizing Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09881v1
Date: Mon, 20 Jul 2020 04:17:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-08 13:14:34.500056
Title: DeepCO: Offline Combinatorial Optimization Framework Utilizing Deep Learning
Title（参考訳）: deepco:ディープラーニングを活用したオフラインコンビネート最適化フレームワーク
Authors: Wenpeng Wei, Toshiko Aizono
Abstract要約: ディープラーニングを利用したオフライン最適化フレームワークDeepCOを提案する。また,倉庫運用順序最適化問題をモデル化するために,TSP(Travelling Salesman Problem)のオフライン変動を設計する。限られた履歴データのみで、新しい分布正規化最適化は、経路長を平均5.7%削減するオフライン実験において、既存のベースライン法より優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2183405753834562
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Combinatorial optimization serves as an essential part in many modern industrial applications. A great number of the problems are offline setting due to safety and/or cost issues. While simulation-based approaches appear difficult to realise for complicated systems, in this research, we propose DeepCO, an offline combinatorial optimization framework utilizing deep learning. We also design an offline variation of Travelling Salesman Problem (TSP) to model warehouse operation sequence optimization problem for evaluation. With only limited historical data, novel proposed distribution regularized optimization method outperforms existing baseline method in offline TSP experiment reducing route length by 5.7% averagely and shows great potential in real world problems.
Abstract（参考訳）: 組合せ最適化は、現代の多くの産業アプリケーションにおいて不可欠な部分である。多くの問題は、安全性やコストの問題によるオフライン設定である。シミュレーションに基づくアプローチは複雑なシステムでは実現が難しいが,本研究では,ディープラーニングを利用したオフライン組合せ最適化フレームワークであるDeepCOを提案する。また,TSP(Travelling Salesman Problem)をオフラインで設計し,倉庫運用順序最適化問題をモデル化した。分布正規化最適化法は,限られた履歴データのみで,オフラインTSP実験において,経路長を平均5.7%削減し,実世界の問題に大きな可能性を示す。

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