論文の概要: A Survey on Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12248v2
- Date: Wed, 23 Dec 2020 18:52:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-28 03:06:07.687222
- Title: A Survey on Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization
- Title（参考訳）: 組合せ最適化のための強化学習に関する調査
- Authors: Yunhao Yang, Andrew Whinston
- Abstract要約: 本稿では,1960年代以降の最適化の歴史を概説し,近年の強化学習アルゴリズムと比較する。
トラベリングセールスパーソン問題(TSP)として知られる有名な問題を明示的に考察する。
- 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: This paper gives a detailed review of reinforcement learning in combinatorial
optimization, introduces the history of combinatorial optimization starting in
the 1960s, and compares it with the reinforcement learning algorithms in recent
years. We explicitly look at a famous combinatorial problem known as the
Traveling Salesperson Problem (TSP). We compare the approach of the modern
reinforcement learning algorithms on TSP with an approach published in 1970.
Then, we discuss the similarities between these algorithms and how the approach
of reinforcement learning changes due to the evolution of machine learning
techniques and computing power. We also mention the deep learning approach on
the TSP, which is named Deep Reinforcement Learning. We argue that deep
learning is a generic approach that can be integrated with traditional
reinforcement learning algorithms and optimize the outcomes of the TSP.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,組合せ最適化における強化学習の詳細なレビューを行い,1960年代からの組合せ最適化の歴史を紹介し,近年の強化学習アルゴリズムと比較する。
我々はトラベルセールスパーソン問題(tsp)として知られる有名な組合せ問題を明確に見る。
TSPにおける現代の強化学習アルゴリズムのアプローチと1970年に発表されたアプローチを比較した。
そして,これらのアルゴリズムの類似性と,機械学習技術と計算能力の進化による強化学習のアプローチがどう変化するかについて議論する。
また、深層強化学習(Deep Reinforcement Learning)と呼ばれるTSPのディープラーニングアプローチについても言及する。
我々は、ディープラーニングは従来の強化学習アルゴリズムと統合し、TSPの結果を最適化できる汎用的なアプローチであると主張している。
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