論文の概要: Industrial Application of Artificial Intelligence to the Traveling Salesperson Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14392v1
• Date: Wed, 29 Sep 2021 12:54:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 05:09:57.588318
• Title: Industrial Application of Artificial Intelligence to the Traveling Salesperson Problem
• Title（参考訳）: 旅行セールスパーソン問題への人工知能の産業応用
• Authors: Michael Lehenauer, Stefan Wintersteller, Martin Uray, Stefan Huber
• Abstract要約: 本稿では,ハイベイストレージにおける2次元コミッショニング問題に対するAIとMLの適用事例について論じる。 我々は、mlroseが提供する2つの手法、すなわち、遺伝的アルゴリズムとヒルクライミングに焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5293427903448025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we discuss the application of AI and ML to the exemplary industrial use case of the two-dimensional commissioning problem in a high-bay storage, which essentially can be phrased as an instance of Traveling Salesperson Problem (TSP). We investigate the mlrose library that provides an TSP optimizer based on various heuristic optimization techniques. Our focus is on two methods, namely Genetic Algorithm and Hill Climbing, which are provided by mlrose. We present modifications for both methods that improve the computed tour lengths, by moderately exploiting the problem structure of TSP. However, the proposed improvements have some generic character and are not limited to TSP only.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,旅行セールスマン問題(TSP)の事例として,ハイベイストレージにおける2次元コミッショニング問題に対するAIとMLの適用例について論じる。 種々のヒューリスティック最適化手法に基づくTSP最適化を提供するmlroseライブラリについて検討する。 我々は,mlroseによって提供される遺伝的アルゴリズムとヒルクライミングという2つの手法に注目した。 本稿では,TSPの問題構造を適度に活用することにより,ツアー長を向上する両手法の修正を提案する。 しかし、提案された改善にはいくつかの汎用的な特徴があり、TSPに限らない。

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