論文の概要: Deep Policy Dynamic Programming for Vehicle Routing Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11756v1
• Date: Tue, 23 Feb 2021 15:33:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-24 14:06:33.722890
• Title: Deep Policy Dynamic Programming for Vehicle Routing Problems
• Title（参考訳）: 自動車ルーティング問題に対するDeep Policy Dynamic Programming
• Authors: Wouter Kool, Herke van Hoof, Joaquim Gromicho and Max Welling
• Abstract要約: 本稿では,学習ニューラルの強みと動的プログラミングアルゴリズムの強みを組み合わせた深層ポリシー動的プログラミング(d pdp)を提案する。 D PDPは、例の解からエッジを予測するために訓練されたディープニューラルネットワークから派生したポリシーを使用して、DP状態空間を優先し、制限する。 本研究では,旅行セールスマン問題 (TSP) と車両ルーティング問題 (VRP) の枠組みを評価し,ニューラルネットワークが(制限された)DPアルゴリズムの性能を向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.96386273895985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Routing problems are a class of combinatorial problems with many practical applications. Recently, end-to-end deep learning methods have been proposed to learn approximate solution heuristics for such problems. In contrast, classical dynamic programming (DP) algorithms can find optimal solutions, but scale badly with the problem size. We propose Deep Policy Dynamic Programming (DPDP), which aims to combine the strengths of learned neural heuristics with those of DP algorithms. DPDP prioritizes and restricts the DP state space using a policy derived from a deep neural network, which is trained to predict edges from example solutions. We evaluate our framework on the travelling salesman problem (TSP) and the vehicle routing problem (VRP) and show that the neural policy improves the performance of (restricted) DP algorithms, making them competitive to strong alternatives such as LKH, while also outperforming other `neural approaches' for solving TSPs and VRPs with 100 nodes.
• Abstract（参考訳）: ルーティング問題は、多くの実用的な応用を伴う組合せ問題の一種である。 近年,このような問題に対する近似解ヒューリスティックスを学ぶために,エンドツーエンドのディープラーニング手法が提案されている。 対照的に、古典的動的プログラミング (DP) アルゴリズムは最適解を見つけることができるが、問題のサイズに悪影響を及ぼす。 学習したニューラルヒューリスティックの強みとDPアルゴリズムの強みを組み合わせることを目的としたDeep Policy Dynamic Programming(DPDP)を提案する。 DPDPは、例の解からエッジを予測するために訓練されたディープニューラルネットワークから派生したポリシーを使用して、DP状態空間を優先し、制限する。 我々は、旅行セールスマン問題(TSP)と車両ルーティング問題(VRP)の枠組みを評価し、ニューラルネットワークが(制限された)DPアルゴリズムの性能を改善し、LKHのような強力な代替品と競合し、TSPやVRPを100ノードで解くための他の「神経的アプローチ」よりも優れていることを示す。

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