論文の概要: Learning Vehicle Routing Problems using Policy Optimisation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13269v1
- Date: Thu, 24 Dec 2020 14:18:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-25 14:12:53.361446
- Title: Learning Vehicle Routing Problems using Policy Optimisation
- Title(参考訳): ポリシー最適化による車両経路問題の学習
- Authors: Nasrin Sultana, Jeffrey Chan, A. K. Qin, Tabinda Sarwar
- Abstract要約: 最先端のアプローチは強化学習を使ってポリシーを学習し、学習ポリシーは擬似解法として機能する。
これらのアプローチは、あるケースでは優れた性能を示しているが、ルーティング問題に典型的な大きな検索空間を考えると、ポリシーの貧弱さに早すぎる可能性がある。
より多くのポリシーを提供することで探索を支援するエントロピー正規化強化学習(ERRL)を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.093722933440819
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Deep reinforcement learning (DRL) has been used to learn effective heuristics
for solving complex combinatorial optimisation problem via policy networks and
have demonstrated promising performance. Existing works have focused on solving
(vehicle) routing problems as they have a nice balance between non-triviality
and difficulty. State-of-the-art approaches learn a policy using reinforcement
learning, and the learnt policy acts as a pseudo solver. These approaches have
demonstrated good performance in some cases, but given the large search space
typical combinatorial/routing problem, they can converge too quickly to poor
policy. To prevent this, in this paper, we propose an approach name entropy
regularised reinforcement learning (ERRL) that supports exploration by
providing more stochastic policies, which tends to improve optimisation.
Empirically, the low variance ERRL offers RL training fast and stable. We also
introduce a combination of local search operators during test time, which
significantly improves solution and complement ERRL. We qualitatively
demonstrate that for vehicle routing problems, a policy with higher entropy can
make the optimisation landscape smooth which makes it easier to optimise. The
quantitative evaluation shows that the performance of the model is comparable
with the state-of-the-art variants. In our evaluation, we experimentally
illustrate that the model produces state-of-the-art performance on variants of
Vehicle Routing problems such as Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP),
Multiple Routing with Fixed Fleet Problems (MRPFF) and Travelling Salesman
problem.
- Abstract(参考訳): 深部強化学習(DRL)は、ポリシーネットワークを介して複雑な組合せ最適化問題を解くための効果的なヒューリスティックスを学ぶために用いられ、有望な性能を示した。
既存の作業では、非自明さと困難さのバランスがよいため、ルーティング問題の解決(車両)に注力しています。
最先端のアプローチは強化学習を使ってポリシーを学習し、学習ポリシーは擬似解法として機能する。
これらのアプローチは、あるケースでは優れた性能を示しているが、大きな探索空間の典型的な組合せ/ルーティング問題を考えると、それらはあまりに早く貧弱なポリシーに収束する可能性がある。
そこで本稿では,より確率的なポリシを提供することにより,探索を支援するアプローチ名 Entropy regularized reinforcement learning (ERRL) を提案する。
経験的に、低分散ERRLはRLトレーニングを高速かつ安定に行う。
また、テスト期間中にローカル検索演算子の組み合わせを導入し、解法を大幅に改善し、ERRLを補完する。
車両ルーティング問題に対して,高エントロピーのポリシーは,最適化環境を円滑にすることで,最適化が容易になることを示す。
定量的評価の結果,モデルの性能は最先端の変種に匹敵することがわかった。
本評価では, キャパシタント車両ルーティング問題 (CVRP) , 固定フリート問題 (MRPFF) , トラベリングセールスマン問題 (Travelling Salesman problem) などの車両ルーティング問題に対して, モデルが最先端の性能を示すことを実験的に示す。
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