Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Deep Reinforcement Learning Approach for Solving the Traveling Salesman Problem with Drone

論文の概要: A Deep Reinforcement Learning Approach for Solving the Traveling Salesman Problem with Drone

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12545v1
Date: Wed, 22 Dec 2021 04:59:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-24 14:58:28.248173
Title: A Deep Reinforcement Learning Approach for Solving the Traveling Salesman Problem with Drone
Title（参考訳）: ドローンによるトラベリングセールスマン問題の解決のための深層強化学習手法
Authors: Aigerim Bogyrbayeva. Taehyun Yoon, Hanbum Ko, Sungbin Lim, Hyokun Yun, Changhyun Kwon
Abstract要約: 本稿では,デコーダの隠れ状態が動作シーケンスを表現できるアテンション-LSTMデコーダハイブリッドモデルを提案する。このようなハイブリッドモデルが,ソリューションの品質と計算効率の両面において,純粋に注意に基づくモデルを改善することを実証的に実証した。 min-max Capacitated Vehicle Routing Problem (mmCVRP) に関する実験により、ハイブリッドモデルは注意ベースモデルよりも複数車両の協調ルーティングに適していることを確認した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.364514310476583
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Reinforcement learning has recently shown promise in learning quality solutions in many combinatorial optimization problems. In particular, the attention-based encoder-decoder models show high effectiveness on various routing problems, including the Traveling Salesman Problem (TSP). Unfortunately, they perform poorly for the TSP with Drone (TSP-D), requiring routing a heterogeneous fleet of vehicles in coordination -- a truck and a drone. In TSP-D, the two vehicles are moving in tandem and may need to wait at a node for the other vehicle to join. State-less attention-based decoder fails to make such coordination between vehicles. We propose an attention encoder-LSTM decoder hybrid model, in which the decoder's hidden state can represent the sequence of actions made. We empirically demonstrate that such a hybrid model improves upon a purely attention-based model for both solution quality and computational efficiency. Our experiments on the min-max Capacitated Vehicle Routing Problem (mmCVRP) also confirm that the hybrid model is more suitable for coordinated routing of multiple vehicles than the attention-based model.
Abstract（参考訳）: 強化学習は、多くの組合せ最適化問題における品質ソリューションを学ぶことに有望である。特に注意に基づくエンコーダ・デコーダモデルはトラベルセールスマン問題(tsp)を含む様々なルーティング問題に対して高い有効性を示す。残念なことに、TSP with Drone(TSP-D)は、トラックとドローンを連携させるために異種車両をルーティングする必要がある。 TSP-Dでは、両車両はタンデムで移動しており、他の車両が合流するのを待つ必要がある。ステートレス注意に基づくデコーダは、車両間の調整に失敗する。本稿では,アテンションエンコーダ-LSTMデコーダハイブリッドモデルを提案する。このようなハイブリッドモデルが,ソリューションの品質と計算効率の両方において,純粋に注意に基づくモデルを改善することを実証的に実証する。 min-max Capacitated Vehicle Routing Problem (mmCVRP) に関する実験により、ハイブリッドモデルは注意ベースモデルよりも複数車両の協調ルーティングに適していることを確認した。

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