論文の概要: MODRL/D-EL: Multiobjective Deep Reinforcement Learning with Evolutionary Learning for Multiobjective Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07961v1
• Date: Fri, 16 Jul 2021 15:22:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-19 14:34:42.848211
• Title: MODRL/D-EL: Multiobjective Deep Reinforcement Learning with Evolutionary Learning for Multiobjective Optimization
• Title（参考訳）: MODRL/D-EL:多目的最適化のための進化学習による多目的深層強化学習
• Authors: Yongxin Zhang, Jiahai Wang, Zizhen Zhang, Yalan Zhou
• Abstract要約: 本稿では、時間窓付き多目的車両ルーティング問題と呼ばれる典型的な複雑な問題に対して、進化学習アルゴリズムを用いた多目的深部強化学習を提案する。 MO-VRPTWインスタンスの実験結果は、提案アルゴリズムが他の学習ベースおよび反復型アプローチよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.614594804236893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning-based heuristics for solving combinatorial optimization problems has recently attracted much academic attention. While most of the existing works only consider the single objective problem with simple constraints, many real-world problems have the multiobjective perspective and contain a rich set of constraints. This paper proposes a multiobjective deep reinforcement learning with evolutionary learning algorithm for a typical complex problem called the multiobjective vehicle routing problem with time windows (MO-VRPTW). In the proposed algorithm, the decomposition strategy is applied to generate subproblems for a set of attention models. The comprehensive context information is introduced to further enhance the attention models. The evolutionary learning is also employed to fine-tune the parameters of the models. The experimental results on MO-VRPTW instances demonstrate the superiority of the proposed algorithm over other learning-based and iterative-based approaches.
• Abstract（参考訳）: 近年,組合せ最適化問題を解決するための学習に基づくヒューリスティックスが注目を集めている。 既存の作品の多くは単純な制約付き単一目的問題のみを考えるが、実世界の問題の多くは多目的的な視点を持ち、豊富な制約を含む。 本稿では、時間窓付き多目的車両ルーティング問題(MO-VRPTW)と呼ばれる、典型的な複雑な問題に対する進化学習アルゴリズムを用いた多目的深部強化学習を提案する。 提案アルゴリズムでは,分解戦略を適用し,一連の注意モデルに対するサブプロブレムを生成する。 注意モデルをさらに強化するために、包括的コンテキスト情報を導入する。 進化学習はモデルのパラメータを微調整するためにも用いられる。 MO-VRPTWインスタンスの実験結果は、提案アルゴリズムが他の学習ベースおよび反復型アプローチよりも優れていることを示す。

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