論文の概要: Online Control of Adaptive Large Neighborhood Search using Deep Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00759v3
- Date: Wed, 3 Apr 2024 08:58:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 23:47:24.336704
- Title: Online Control of Adaptive Large Neighborhood Search using Deep Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 深層強化学習を用いた適応型大規模近傍探索のオンライン制御
- Authors: Robbert Reijnen, Yingqian Zhang, Hoong Chuin Lau, Zaharah Bukhsh,
- Abstract要約: DR-ALNSと呼ばれる深層強化学習に基づくアプローチを導入し、演算子を選択し、パラメータを調整し、検索全体を通して受け入れ基準を制御する。
提案手法は,IJCAIコンペティションで提示されたオリエンテーリングウェイトと時間窓の問題に対して評価する。
その結果,本手法はバニラALNSよりも優れており,ALNSはベイジアン最適化と2つの最先端DRLアプローチに適合していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.374837991804085
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: The Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) algorithm has shown considerable success in solving combinatorial optimization problems (COPs). Nonetheless, the performance of ALNS relies on the proper configuration of its selection and acceptance parameters, which is known to be a complex and resource-intensive task. To address this, we introduce a Deep Reinforcement Learning (DRL) based approach called DR-ALNS that selects operators, adjusts parameters, and controls the acceptance criterion throughout the search. The proposed method aims to learn, based on the state of the search, to configure ALNS for the next iteration to yield more effective solutions for the given optimization problem. We evaluate the proposed method on an orienteering problem with stochastic weights and time windows, as presented in an IJCAI competition. The results show that our approach outperforms vanilla ALNS, ALNS tuned with Bayesian optimization, and two state-of-the-art DRL approaches that were the winning methods of the competition, achieving this with significantly fewer training observations. Furthermore, we demonstrate several good properties of the proposed DR-ALNS method: it is easily adapted to solve different routing problems, its learned policies perform consistently well across various instance sizes, and these policies can be directly applied to different problem variants.
- Abstract（参考訳）: Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS)アルゴリズムは、組合せ最適化問題(COP)の解決にかなりの成功を収めている。
それでも、ALNSのパフォーマンスは、複雑なリソース集約的なタスクとして知られている選択と受け入れパラメータの適切な設定に依存している。
そこで我々は,DR-ALNS(Deep Reinforcement Learning, DRL)ベースのアプローチを導入し,演算子を選択し,パラメータを調整し,検索全体を通して受け入れ基準を制御する。
提案手法は,探索の状態に基づいて,次回の繰り返しに対してALNSを設定し,与えられた最適化問題に対してより効率的な解を求めることを目的としている。
In this method on a Orienteering problem with stochastic weights and time window, as presented in an IJCAI competition。
その結果,本手法はバニラALNSより優れ,ALNSはベイジアン最適化と2つの最先端DRLアプローチに優れており,より少ないトレーニング観察で実現できた。
さらに,DR-ALNS法の優れた特性として,異なるルーティング問題の解法に容易に適応でき,学習されたポリシは様々なインスタンスサイズで一貫して良好に動作し,これらのポリシは異なる問題変種に直接適用可能であることを示す。
関連論文リスト
- Joint Demonstration and Preference Learning Improves Policy Alignment with Human Feedback [58.049113055986375]
我々は、報酬モデルとポリシーをトレーニングするために、AIHF(Alignment with Integrated Human Feedback)と呼ばれる単一ステージアプローチを開発する。
提案した手法は、一般的なアライメントアルゴリズムに容易に還元し、活用できる、効率的なアルゴリズムの集合を認めている。
本研究では,LLMにおけるアライメント問題と,MuJoCoにおけるロボット制御問題を含む広範な実験により,提案手法の有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-11T01:20:53Z) - Optimizing Solution-Samplers for Combinatorial Problems: The Landscape
of Policy-Gradient Methods [52.0617030129699]
本稿では,DeepMatching NetworksとReinforcement Learningメソッドの有効性を解析するための新しい理論フレームワークを提案する。
我々の主な貢献は、Max- and Min-Cut、Max-$k$-Bipartite-Bi、Maximum-Weight-Bipartite-Bi、Traveing Salesman Problemを含む幅広い問題である。
本分析の副産物として,バニラ降下による新たな正則化プロセスを導入し,失効する段階的な問題に対処し,悪い静止点から逃れる上で有効であることを示す理論的および実験的証拠を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-08T23:39:38Z) - Stepsize Learning for Policy Gradient Methods in Contextual Markov
Decision Processes [35.889129338603446]
ポリシーに基づくアルゴリズムは、モデルフリーRLにおいて最も広く採用されている手法の一つである。
彼らは、一連の不均一なタスクを達成するように頼まれたときに苦労する傾向があります。
メタMDPと呼ばれる新しい定式化を導入し、RLにおける任意のハイパーパラメータ選択問題を解くのに使うことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-13T12:58:12Z) - MARLIN: Soft Actor-Critic based Reinforcement Learning for Congestion
Control in Real Networks [63.24965775030673]
そこで本研究では,汎用的な渋滞制御(CC)アルゴリズムを設計するための新しい強化学習(RL)手法を提案する。
我々の解であるMARLINは、Soft Actor-Criticアルゴリズムを用いてエントロピーとリターンの両方を最大化する。
我々は,MARLINを実ネットワーク上で訓練し,実ミスマッチを克服した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-02T18:27:20Z) - Reinforcement Learning Methods for Wordle: A POMDP/Adaptive Control
Approach [0.3093890460224435]
我々は、新しい強化学習手法を用いて、人気のあるWordleパズルの解法に対処する。
Wordleパズルでは、比較的控えめな計算コストで最適に近いオンラインソリューション戦略が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-15T03:46:41Z) - Learning Adaptive Evolutionary Computation for Solving Multi-Objective
Optimization Problems [3.3266268089678257]
本稿では, 深層強化学習(DRL)を用いた適応パラメータ制御とMOEAを統合したフレームワークを提案する。
DRLポリシは、最適化中のソリューションに対する突然変異の強度と確率を決定する値を適応的に設定するように訓練されている。
学習されたポリシーは転送可能であることを示す。つまり、単純なベンチマーク問題で訓練されたポリシーは、複雑な倉庫最適化問題を解決するために直接適用可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-01T22:08:34Z) - Sample-Efficient, Exploration-Based Policy Optimisation for Routing
Problems [2.6782615615913348]
本稿では,エントロピーに基づく新しい強化学習手法を提案する。
さらに、我々は、期待したリターンを最大化する、政治以外の強化学習手法を設計する。
我々のモデルは様々な経路問題に一般化可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-31T09:51:48Z) - A Two-stage Framework and Reinforcement Learning-based Optimization
Algorithms for Complex Scheduling Problems [54.61091936472494]
本稿では、強化学習(RL)と従来の運用研究(OR)アルゴリズムを組み合わせた2段階のフレームワークを開発する。
スケジューリング問題は,有限マルコフ決定過程 (MDP) と混合整数計画過程 (mixed-integer programming process) の2段階で解決される。
その結果,本アルゴリズムは,アジャイルな地球観測衛星スケジューリング問題に対して,安定かつ効率的に十分なスケジューリング計画を得ることができた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-10T03:16:12Z) - Combining Deep Learning and Optimization for Security-Constrained
Optimal Power Flow [94.24763814458686]
セキュリティに制約のある最適電力フロー(SCOPF)は、電力システムの基本である。
SCOPF問題におけるAPRのモデル化は、複雑な大規模混合整数プログラムをもたらす。
本稿では,ディープラーニングとロバスト最適化を組み合わせた新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-14T12:38:21Z) - SUNRISE: A Simple Unified Framework for Ensemble Learning in Deep
Reinforcement Learning [102.78958681141577]
SUNRISEは単純な統一アンサンブル法であり、様々な非政治的な深層強化学習アルゴリズムと互換性がある。
SUNRISEは, (a) アンサンブルに基づく重み付きベルマンバックアップと, (b) 最上位の自信境界を用いて行動を選択する推論手法を統合し, 効率的な探索を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-09T17:08:44Z) - Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization: A Survey [12.323976053967066]
最適化問題を解決する多くの伝統的なアルゴリズムは、解決を逐次構築する手工芸品を使用する。
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、エージェントを監督的または自己監督的な方法で訓練することにより、これらの検索を自動化する優れた代替手段を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-07T16:19:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。