論文の概要: Learning to Iteratively Solve Routing Problems with Dual-Aspect Collaborative Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02544v1
• Date: Wed, 6 Oct 2021 07:21:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-07 14:42:02.097302
• Title: Learning to Iteratively Solve Routing Problems with Dual-Aspect Collaborative Transformer
• Title（参考訳）: デュアルアスペクト協調変換器による経路問題の反復解法
• Authors: Yining Ma, Jingwen Li, Zhiguang Cao, Wen Song, Le Zhang, Zhenghua Chen, Jing Tang
• Abstract要約: 本稿では、ノードの埋め込みと位置特徴を別々に学習するDACT(Dual-Aspect Collaborative Transformer)を提案する。 位置特徴は、トランスフォーマーがVRP溶液の円度と対称性を効果的に捉えられるように、新しいサイクリック位置符号化(CPE)法によって埋め込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.680514752270375
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Transformer has become a prevailing deep architecture for solving vehicle routing problems (VRPs). However, it is less effective in learning improvement models for VRP because its positional encoding (PE) method is not suitable in representing VRP solutions. This paper presents a novel Dual-Aspect Collaborative Transformer (DACT) to learn embeddings for the node and positional features separately, instead of fusing them together as done in existing ones, so as to avoid potential noises and incompatible correlations. Moreover, the positional features are embedded through a novel cyclic positional encoding (CPE) method to allow Transformer to effectively capture the circularity and symmetry of VRP solutions (i.e., cyclic sequences). We train DACT using Proximal Policy Optimization and design a curriculum learning strategy for better sample efficiency. We apply DACT to solve the traveling salesman problem (TSP) and capacitated vehicle routing problem (CVRP). Results show that our DACT outperforms existing Transformer based improvement models, and exhibits much better generalization performance across different problem sizes on synthetic and benchmark instances, respectively.
• Abstract（参考訳）: 近年,トランスフォーマーは車両ルーティング問題(VRP)の解法として広く普及している。 しかし、位置符号化(PE)法はVRPソリューションの表現に適さないため、VRPの改善モデルの学習にはあまり効果がない。 本稿では,ノードと位置特徴の埋め込みを個別に学習するDACT(Dual-Aspect Collaborative Transformer)を提案する。 さらに、新しいサイクリック位置符号化(cpe)法によって位置特徴を埋め込み、トランスフォーマーがvrp溶液(すなわちサイクリックシーケンス)の循環性と対称性を効果的に捉えることができる。 我々は、近似ポリシー最適化を用いてDACTを訓練し、より優れたサンプル効率のためのカリキュラム学習戦略を設計する。 本研究では,移動セールスマン問題 (TSP) と静電容量化車両ルーティング問題 (CVRP) の解決に DACT を適用した。 その結果、DACTは既存のTransformerベースの改善モデルよりも優れており、合成インスタンスとベンチマークインスタンスの異なる問題サイズで、より優れた一般化性能を示すことがわかった。

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