論文の概要: Deep Policies for Online Bipartite Matching: A Reinforcement Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10380v1
• Date: Tue, 21 Sep 2021 18:04:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-24 00:36:50.494108
• Title: Deep Policies for Online Bipartite Matching: A Reinforcement Learning Approach
• Title（参考訳）: オンライン双方向マッチングのためのディープポリシー:強化学習アプローチ
• Authors: Mohammad Ali Alomrani, Reza Moravej, Elias B. Khalil
• Abstract要約: 本稿では,過去のデータに対する試行錯誤に基づく適切な対応策を導出するためのエンドツーエンド強化学習フレームワークを提案する。 学習手法の大部分は,4つの合成および実世界のデータセットにおいて,古典的なグリーディアルゴリズムよりもはるかに優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.683591363967851
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: From assigning computing tasks to servers and advertisements to users, sequential online matching problems arise in a wide variety of domains. The challenge in online matching lies in making irrevocable assignments while there is uncertainty about future inputs. In the theoretical computer science literature, most policies are myopic or greedy in nature. In real-world applications where the matching process is repeated on a regular basis, the underlying data distribution can be leveraged for better decision-making. We present an end-to-end Reinforcement Learning framework for deriving better matching policies based on trial-and-error on historical data. We devise a set of neural network architectures, design feature representations, and empirically evaluate them across two online matching problems: Edge-Weighted Online Bipartite Matching and Online Submodular Bipartite Matching. We show that most of the learning approaches perform significantly better than classical greedy algorithms on four synthetic and real-world datasets. Our code is publicly available at https://github.com/lyeskhalil/CORL.git.
• Abstract（参考訳）: コンピューティングタスクをサーバや広告に割り当てることから、シーケンシャルなオンラインマッチング問題はさまざまなドメインで発生します。 オンラインマッチングの課題は、将来の入力について不確実性がある間、取り消せない割り当てを行うことである。 理論計算機科学の文献では、ほとんどの政策はミオピックまたは自然の欲望である。 マッチングプロセスが定期的に繰り返される現実世界のアプリケーションでは、基礎となるデータ分布をより良い意思決定のために利用することができる。 本稿では,歴史データに対する試行錯誤に基づくマッチングポリシを導出するためのエンドツーエンド強化学習フレームワークを提案する。 我々は、一連のニューラルネットワークアーキテクチャ、設計特徴表現を考案し、2つのオンラインマッチング問題(エッジ重み付きオンライン2部マッチングとオンラインサブモジュラー2部マッチング)を経験的に評価する。 4つの合成データと実世界のデータセットにおいて,学習アプローチのほとんどが,古典的な欲望アルゴリズムよりも優れた性能を示す。 私たちのコードはhttps://github.com/lyeskhalil/corl.gitで公開しています。

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