論文の概要: How Good Is Neural Combinatorial Optimization? A Systematic Evaluation
on the Traveling Salesman Problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10913v2
- Date: Wed, 12 Apr 2023 09:12:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-13 18:56:50.295962
- Title: How Good Is Neural Combinatorial Optimization? A Systematic Evaluation
on the Traveling Salesman Problem
- Title（参考訳）: ニューラルコンビネーション最適化はどの程度優れているか?
旅行セールスマン問題に関するシステム評価
- Authors: Shengcai Liu, Yu Zhang, Ke Tang, Xin Yao
- Abstract要約: この研究は、ニューラル最適化ソルバと代替ソルバの総合的な比較研究を示す。
以上の結果から, NCO アプローチで学習した解法は, 従来の解法には及ばないことが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.451338706630583
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traditional solvers for tackling combinatorial optimization (CO) problems are
usually designed by human experts. Recently, there has been a surge of interest
in utilizing deep learning, especially deep reinforcement learning, to
automatically learn effective solvers for CO. The resultant new paradigm is
termed neural combinatorial optimization (NCO). However, the advantages and
disadvantages of NCO relative to other approaches have not been empirically or
theoretically well studied. This work presents a comprehensive comparative
study of NCO solvers and alternative solvers. Specifically, taking the
traveling salesman problem as the testbed problem, the performance of the
solvers is assessed in five aspects, i.e., effectiveness, efficiency,
stability, scalability, and generalization ability. Our results show that the
solvers learned by NCO approaches, in general, still fall short of traditional
solvers in nearly all these aspects. A potential benefit of NCO solvers would
be their superior time and energy efficiency for small-size problem instances
when sufficient training instances are available. Hopefully, this work would
help with a better understanding of the strengths and weaknesses of NCO and
provide a comprehensive evaluation protocol for further benchmarking NCO
approaches in comparison to other approaches.
- Abstract（参考訳）: 組合せ最適化(co)問題に取り組む従来の解法は通常、人間の専門家によって設計される。
近年, 深層学習, 特に深層強化学習の活用への関心が高まっており, COの効率的な解法を自動学習している。
結果として得られる新しいパラダイムはneural combinatorial optimization(nco)と呼ばれる。
しかしながら、他のアプローチと比較してNCOの利点と欠点は経験的あるいは理論的によく研究されていない。
この研究は、NCOソルバと代替ソルバの総合的な比較研究を示す。
具体的には, 走行セールスマン問題をテストベッド問題として, 有効性, 効率性, 安定性, スケーラビリティ, 一般化能力の5つの側面で評価する。
以上の結果から, NCO アプローチで学習した解法は, 従来の解法には及ばないことが明らかとなった。
NCOソルバの潜在的な利点は、十分なトレーニングインスタンスが利用可能であれば、小さな問題インスタンスの時間とエネルギー効率が優れていることである。
この研究は、NCOの強みと弱みをより深く理解し、NCOアプローチをさらにベンチマークするための包括的な評価プロトコルを提供するのに役立つことを期待している。
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