論文の概要: Learning Geometric Combinatorial Optimization Problems using Self-attention and Domain Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01759v2
• Date: Fri, 14 Apr 2023 01:41:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 17:31:52.545992
• Title: Learning Geometric Combinatorial Optimization Problems using Self-attention and Domain Knowledge
• Title（参考訳）: 自己注意とドメイン知識を用いた幾何学的組合せ最適化問題の学習
• Authors: Jaeseung Lee, Woojin Choi, Jibum Kim
• Abstract要約: 本稿では、自己注意に基づく幾何学を含むCOPを解く新しいニューラルネットワークモデルと、新しいアテンション機構を提案する。 提案モデルは,エンコーダにおける自己アテンションを用いた幾何を含むCOPのポイント・ツー・ポイント関係を効率的に学習するように設計されている。 このデコーダでは,問題の幾何学的要件が満たされない場合に高いペナルティを与えるために,ドメイン知識を用いた新しいマスキング方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Combinatorial optimization problems (COPs) are an important research topic in various fields. In recent times, there have been many attempts to solve COPs using deep learning-based approaches. We propose a novel neural network model that solves COPs involving geometry based on self-attention and a new attention mechanism. The proposed model is designed such that the model efficiently learns point-to-point relationships in COPs involving geometry using self-attention in the encoder. We propose efficient input and output sequence ordering methods that reduce ambiguities such that the model learns the sequences more regularly and effectively. Geometric COPs involve geometric requirements that need to be satisfied. In the decoder, a new masking scheme using domain knowledge is proposed to provide a high penalty when the geometric requirement of the problem is not satisfied. The proposed neural net is a flexible framework that can be applied to various COPs involving geometry. We conduct experiments to demonstrate the effectiveness of the proposed model for three COPs involving geometry: Delaunay triangulation, convex hull, and the planar Traveling Salesman problem. Our experimental results show that the proposed model exhibits competitive performance in finding approximate solutions for solving these problems.
• Abstract（参考訳）: 組合せ最適化問題(COP)は様々な分野において重要な研究課題である。 近年,深層学習に基づくアプローチを用いてCOPを解く試みが数多く行われている。 本稿では,自己着脱に基づく幾何学に関わるコップを解く新しいニューラルネットワークモデルと,新しい注意機構を提案する。 提案モデルは,エンコーダにおける自己アテンションを用いた幾何を含むCOPのポイント・ツー・ポイント関係を効率的に学習するように設計されている。 モデルがより規則的かつ効果的にシーケンスを学習できるように、あいまいさを低減できる効率的な入出力シーケンス順序付け手法を提案する。 幾何学的COPは満たすべき幾何学的要件を含む。 このデコーダでは,問題の幾何学的要件が満たされない場合に高いペナルティを与えるために,ドメイン知識を用いた新しいマスキング方式を提案する。 提案するニューラルネットは,幾何に関する様々なコップに適用可能な柔軟なフレームワークである。 幾何学を含む3つのCOPモデル(デラウネー三角測量,凸船体,平面トラベリングセールスマン問題)の有効性を示す実験を行った。 実験の結果,提案手法は,これらの問題を解決するための近似解を求める際に,競合性能を示すことがわかった。

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