論文の概要: OR-Gym: A Reinforcement Learning Library for Operations Research Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06319v2
• Date: Sat, 17 Oct 2020 11:58:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-30 16:34:06.876817
• Title: OR-Gym: A Reinforcement Learning Library for Operations Research Problems
• Title（参考訳）: OR-Gym: 運用研究のための強化学習ライブラリ
• Authors: Christian D. Hubbs and Hector D. Perez and Owais Sarwar and Nikolaos V. Sahinidis and Ignacio E. Grossmann and John M. Wassick
• Abstract要約: 我々は,運用研究問題に対処する強化学習アルゴリズムを開発するためのオープンソースライブラリOR-Gymを紹介する。 本稿では,knapsackの強化学習,多次元ビンパッキング,複数エケロン供給チェーン,多周期アセットアロケーションモデル問題に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) has been widely applied to game-playing and surpassed the best human-level performance in many domains, yet there are few use-cases in industrial or commercial settings. We introduce OR-Gym, an open-source library for developing reinforcement learning algorithms to address operations research problems. In this paper, we apply reinforcement learning to the knapsack, multi-dimensional bin packing, multi-echelon supply chain, and multi-period asset allocation model problems, as well as benchmark the RL solutions against MILP and heuristic models. These problems are used in logistics, finance, engineering, and are common in many business operation settings. We develop environments based on prototypical models in the literature and implement various optimization and heuristic models in order to benchmark the RL results. By re-framing a series of classic optimization problems as RL tasks, we seek to provide a new tool for the operations research community, while also opening those in the RL community to many of the problems and challenges in the OR field.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、ゲームプレイに広く適用され、多くのドメインで最高の人間レベルのパフォーマンスを上回っているが、産業や商業におけるユースケースは少ない。 我々は,運用研究に対処する強化学習アルゴリズムを開発するオープンソースライブラリOR-Gymを紹介する。 本稿では,knapsack,多次元ビンパッキング,多周期サプライチェーン,多周期アセットアロケーションモデル問題に対して強化学習を適用し,MILPおよびヒューリスティックモデルに対するRLソリューションのベンチマークを行う。 これらの問題はロジスティクス、金融、エンジニアリングで使われ、多くのビジネス運用設定でよく見られる。 文献におけるプロトタイプモデルに基づく環境を開発し、RLの結果をベンチマークするために様々な最適化とヒューリスティックモデルを実装している。 一連の古典的最適化問題をRLタスクとして再定義することで、運用研究コミュニティに新たなツールを提供しつつ、OR分野における多くの問題や課題にRLコミュニティに開放することを目指している。

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