論文の概要: Large Neighborhood Search based on Neural Construction Heuristics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00772v1
• Date: Mon, 2 May 2022 09:38:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-03 20:56:27.484988
• Title: Large Neighborhood Search based on Neural Construction Heuristics
• Title（参考訳）: ニューラルコンストラクションヒューリスティックスに基づく大規模近傍探索
• Authors: Jonas K. Falkner, Daniela Thyssens, Lars Schmidt-Thieme
• Abstract要約: 時間窓を用いた車両経路問題の解法として,ニューラルネットワークを応用した学習構築法を提案する。 本手法では, グラフニューラルネットワークを用いて問題を符号化し, 解を自己回帰的に復号する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.210197476419621
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We propose a Large Neighborhood Search (LNS) approach utilizing a learned construction heuristic based on neural networks as repair operator to solve the vehicle routing problem with time windows (VRPTW). Our method uses graph neural networks to encode the problem and auto-regressively decodes a solution and is trained with reinforcement learning on the construction task without requiring any labels for supervision. The neural repair operator is combined with a local search routine, heuristic destruction operators and a selection procedure applied to a small population to arrive at a sophisticated solution approach. The key idea is to use the learned model to re-construct the partially destructed solution and to introduce randomness via the destruction heuristics (or the stochastic policy itself) to effectively explore a large neighborhood.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークに基づく学習構築ヒューリスティックを補修オペレータとして活用し,時間窓(vrptw)による車両経路問題を解くための大規模地区探索(lns)手法を提案する。 本手法では,グラフニューラルネットワークを用いて問題を符号化し,自己回帰的に解を復号し,監視のためのラベルを必要とせず,構築作業の強化学習によって学習する。 神経修復演算子は、局所探索ルーチン、ヒューリスティック破壊演算子、および少数の集団に適用される選択手順と組み合わせて、洗練されたソリューションアプローチに到達する。 鍵となるアイデアは、部分的に分解された解を再構成するために学習されたモデルを使い、大きな近所を効果的に探索するために破壊的ヒューリスティックス(あるいは確率的政策自体)を介してランダム性を導入することである。

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