論文の概要: Instance Space Analysis for the Car Sequencing Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10053v1
• Date: Fri, 18 Dec 2020 05:26:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-02 04:05:21.350299
• Title: Instance Space Analysis for the Car Sequencing Problem
• Title（参考訳）: 車両シークエンシング問題の事例空間解析
• Authors: Yuan Sun, Samuel Esler, Dhananjay Thiruvady, Andreas T. Ernst, Xiaodong Li and Kerri Morgan
• Abstract要約: インスタンスが解決しにくい特性について検討する。 カーシーケンシング問題を解決するための6つのアルゴリズムの性能を比較する。 その結果,新しいアルゴリズムは最先端であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.822624702094427
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we investigate an important research question in the car sequencing problem, that is, what characteristics make an instance hard to solve? To do so, we carry out an Instance Space Analysis for the car sequencing problem, by extracting a vector of problem features to characterize an instance and projecting feature vectors onto a two-dimensional space using principal component analysis. The resulting two dimensional visualizations provide insights into both the characteristics of the instances used for testing and to compare how these affect different optimisation algorithms. This guides us in constructing a new set of benchmark instances with a range of instance properties. These are shown to be both more diverse than the previous benchmarks and include many hard to solve instances. We systematically compare the performance of six algorithms for solving the car sequencing problem. The methods tested include three existing algorithms from the literature and three new ones. Importantly, we build machine learning models to identify the niche in the instance space that an algorithm is expected to perform well on. Our results show that the new algorithms are state-of-the-art. This analysis helps to understand problem hardness and select an appropriate algorithm for solving a given car sequencing problem instance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,カーシークエンシング問題における重要な研究課題,すなわち,どの特徴がインスタンスの解決を困難にしているのかを検討する。 そこで本研究では,問題特徴のベクトルを抽出してインスタンスを特徴付け,特徴ベクトルを主成分分析を用いて2次元空間に投影することにより,カーシークエンシング問題に対するインスタンス空間解析を行う。 結果として得られた2次元の可視化は、テストに使用されるインスタンスの特性と、これらが異なる最適化アルゴリズムにどのように影響するかを比較するための洞察を提供する。 これにより、さまざまなインスタンスプロパティを持つ新しいベンチマークインスタンスのセットを構築するのに役立ちます。 これらは以前のベンチマークよりも多様であることが示されており、解決の難しいインスタンスが多数含まれている。 カーシークエンシング問題を解くための6つのアルゴリズムの性能を系統的に比較する。 テストされた手法には、文献からの既存の3つのアルゴリズムと、3つの新しいアルゴリズムが含まれる。 重要なのは、アルゴリズムがうまく機能すると思われるインスタンス空間のニッチを特定するために、機械学習モデルを構築することです。 その結果,新しいアルゴリズムは最先端であることがわかった。 この分析は、問題の難易度を理解し、与えられたカーシーケンシング問題のインスタンスを解決する適切なアルゴリズムを選択するのに役立つ。

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