論文の概要: Unsupervised Training for Neural TSP Solver

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13667v1
• Date: Wed, 27 Jul 2022 17:33:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-28 13:46:05.807454
• Title: Unsupervised Training for Neural TSP Solver
• Title（参考訳）: ニューラルTSPソルバーの教師なしトレーニング
• Authors: El\=iza Gaile, Andis Draguns, Em\=ils Ozoli\c{n}\v{s}, and K\=arlis Freivalds
• Abstract要約: 本稿では,トラベリングセールスマン問題を解決するための教師なし学習手法を提案する。 我々は、TSPの整数線型プログラムを緩和して、正しいインスタンスラベルを必要としない損失関数を構築する。 私たちのアプローチは、強化学習よりも安定しており、トレーニングも簡単です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9398911304923447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There has been a growing number of machine learning methods for approximately solving the travelling salesman problem. However, these methods often require solved instances for training or use complex reinforcement learning approaches that need a large amount of tuning. To avoid these problems, we introduce a novel unsupervised learning approach. We use a relaxation of an integer linear program for TSP to construct a loss function that does not require correct instance labels. With variable discretization, its minimum coincides with the optimal or near-optimal solution. Furthermore, this loss function is differentiable and thus can be used to train neural networks directly. We use our loss function with a Graph Neural Network and design controlled experiments on both Euclidean and asymmetric TSP. Our approach has the advantage over supervised learning of not requiring large labelled datasets. In addition, the performance of our approach surpasses reinforcement learning for asymmetric TSP and is comparable to reinforcement learning for Euclidean instances. Our approach is also more stable and easier to train than reinforcement learning.
• Abstract（参考訳）: トラベルセールスマン問題をほぼ解決するための機械学習手法が増えている。 しかし、これらの手法は、多くのチューニングを必要とする複雑な強化学習アプローチをトレーニングや使用するために解決されたインスタンスを必要とすることが多い。 これらの問題を回避するために,新しい教師なし学習手法を提案する。 我々は、tsp の整数線形プログラムの緩和を用いて、正しいインスタンスラベルを必要としない損失関数を構築する。 変数の離散化では、最小限は最適解または準最適解と一致する。 さらに、この損失関数は微分可能であり、ニューラルネットワークを直接トレーニングするために使用できる。 グラフニューラルネットワークを用いた損失関数を用いて,ユークリッドおよび非対称tspにおける制御実験をデザインする。 我々のアプローチは、大きなラベル付きデータセットを必要としない教師あり学習よりも有利である。 さらに,本手法は非対称TSPの強化学習を超越し,ユークリッドインスタンスの強化学習に匹敵する性能を示した。 私たちのアプローチは強化学習よりも安定的で、トレーニングが容易です。

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