論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Solving the Heterogeneous Capacitated Vehicle Routing Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02629v1
• Date: Wed, 6 Oct 2021 10:05:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-07 14:12:38.190047
• Title: Deep Reinforcement Learning for Solving the Heterogeneous Capacitated Vehicle Routing Problem
• Title（参考訳）: 不均一容量車両経路問題を解決するための深層強化学習
• Authors: Jingwen Li, Yining Ma, Ruize Gao, Zhiguang Cao, Andrew Lim, Wen Song, Jie Zhang
• Abstract要約: 現実のシナリオにおける車両は、その能力(または走行速度)に影響を与える異なる特徴を持つ異種である可能性が高い 異種艦隊制約を考慮した車両選択デコーダと経路構成を考慮したノード選択デコーダとを併用した注意機構に基づくDRL手法を提案し,各ステップで車両とノードの両方を自動的に選択して解を構築することを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.389057146418056
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing deep reinforcement learning (DRL) based methods for solving the capacitated vehicle routing problem (CVRP) intrinsically cope with homogeneous vehicle fleet, in which the fleet is assumed as repetitions of a single vehicle. Hence, their key to construct a solution solely lies in the selection of the next node (customer) to visit excluding the selection of vehicle. However, vehicles in real-world scenarios are likely to be heterogeneous with different characteristics that affect their capacity (or travel speed), rendering existing DRL methods less effective. In this paper, we tackle heterogeneous CVRP (HCVRP), where vehicles are mainly characterized by different capacities. We consider both min-max and min-sum objectives for HCVRP, which aim to minimize the longest or total travel time of the vehicle(s) in the fleet. To solve those problems, we propose a DRL method based on the attention mechanism with a vehicle selection decoder accounting for the heterogeneous fleet constraint and a node selection decoder accounting for the route construction, which learns to construct a solution by automatically selecting both a vehicle and a node for this vehicle at each step. Experimental results based on randomly generated instances show that, with desirable generalization to various problem sizes, our method outperforms the state-of-the-art DRL method and most of the conventional heuristics, and also delivers competitive performance against the state-of-the-art heuristic method, i.e., SISR. Additionally, the results of extended experiments demonstrate that our method is also able to solve CVRPLib instances with satisfactory performance.
• Abstract（参考訳）: 既存の深層強化学習 (drl) に基づくキャパシタ付き車両ルーティング問題 (cvrp) の解法では、一台の車両の繰り返しとして艦隊が想定される均質な車両群に対応している。 したがって、ソリューションを構築するための鍵は、車両の選択を除いて、訪問する次のノード(顧客)の選択にある。 しかし、現実のシナリオにおける車両は、キャパシティ(または走行速度)に影響を与える異なる特徴を持つ異種である可能性が高いため、既存のDRLメソッドの効率は低下する。 本稿では,車種ごとに異なるキャパシティを特徴とする異種CVRP(HCVRP)について検討する。 我々は、車両の最長走行時間または総走行時間を最小化することを目的とした、hcvrpのmin-maxとmin-sumの両方の目的を考える。 これらの問題を解決するために,異種艦隊制約を考慮した車両選択デコーダと経路構成を考慮したノード選択デコーダとを用いた注意機構に基づくDRL手法を提案する。 ランダムに生成した実例に基づく実験結果から,本手法は現状のDRL法や従来のヒューリスティックスよりも優れた性能を示し,また,最先端のヒューリスティック法,すなわちSISRと競合する性能を示した。 さらに,拡張実験の結果から,本手法はCVRPLibインスタンスを良好な性能で解くことができることを示した。

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