論文の概要: Fast Approximate Solutions using Reinforcement Learning for Dynamic Capacitated Vehicle Routing with Time Windows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12088v1
• Date: Wed, 24 Feb 2021 06:30:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-25 13:43:15.131083
• Title: Fast Approximate Solutions using Reinforcement Learning for Dynamic Capacitated Vehicle Routing with Time Windows
• Title（参考訳）: 時間窓を有する動的容量車両ルーティングのための強化学習を用いた高速近似解法
• Authors: Nazneen N Sultana, Vinita Baniwal, Ansuma Basumatary, Piyush Mittal, Supratim Ghosh, Harshad Khadilkar
• Abstract要約: 本稿では, CVRP-TWDR (Capacitated Vehicle Routing with Time Windows and Dynamic Routing) の一般クラスに対する, 本質的に並列化, 高速, 近似学習に基づくソリューションを開発する。 艦隊内の車両を分散エージェントとして考えると、強化学習(RL)ベースの適応は動的環境におけるリアルタイムルート形成の鍵となると仮定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5232085374661284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper develops an inherently parallelised, fast, approximate learning-based solution to the generic class of Capacitated Vehicle Routing with Time Windows and Dynamic Routing (CVRP-TWDR). Considering vehicles in a fleet as decentralised agents, we postulate that using reinforcement learning (RL) based adaptation is a key enabler for real-time route formation in a dynamic environment. The methodology allows each agent (vehicle) to independently evaluate the value of serving each customer, and uses a centralised allocation heuristic to finalise the allocations based on the generated values. We show that the solutions produced by this method on standard datasets are significantly faster than exact formulations and state-of-the-art meta-heuristics, while being reasonably close to optimal in terms of solution quality. We describe experiments in both the static case (when all customer demands and time windows are known in advance) as well as the dynamic case (where customers can `pop up' at any time during execution). The results with a single trained model on large, out-of-distribution test data demonstrate the scalability and flexibility of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時間 Windows と Dynamic Routing (CVRP-TWDR) の一般的なクラスに対する並列化,高速,近似的な学習ベースソリューションを開発した。 艦隊内の車両を分散エージェントとして考えると、強化学習(RL)ベースの適応は動的環境におけるリアルタイムルート形成の鍵となると仮定する。 この手法により、各エージェント(車両)は、各顧客に役立つ価値を独立して評価することができ、生成された値に基づいて割り当てを確定するために集中アロケーションヒューリスティックを使用します。 本手法により得られた解は, 正確な定式化や最先端のメタヒューリスティックスよりもはるかに高速であり, 解品質の面では適度に最適であることを示す。 静的ケース(顧客の要求と時間ウィンドウが事前に分かっている場合)と動的ケース(顧客が実行中にいつでも‘ポップアップ’できる場合)の両方の実験について説明する。 大規模な分散テストデータに基づく単一トレーニングモデルによる結果は、提案されたアプローチのスケーラビリティと柔軟性を示しています。

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