論文の概要: Learning to repeatedly solve routing problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08101v1
• Date: Thu, 15 Dec 2022 19:33:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 16:25:21.156760
• Title: Learning to repeatedly solve routing problems
• Title（参考訳）: 経路問題を繰り返し解くための学習
• Authors: Mouad Morabit, Guy Desaulniers, Andrea Lodi
• Abstract要約: データのマイナーチェンジ後に問題の再最適化について学習した。 元のソリューションのエッジを考慮すれば、最適なソリューションに留まる確率の高いソリューションを予測し、修正することが目標です。 この解の偏差予測は問題の複雑さを減らし、解を高速化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.08128537391027
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the last years, there has been a great interest in machine-learning-based heuristics for solving NP-hard combinatorial optimization problems. The developed methods have shown potential on many optimization problems. In this paper, we present a learned heuristic for the reoptimization of a problem after a minor change in its data. We focus on the case of the capacited vehicle routing problem with static clients (i.e., same client locations) and changed demands. Given the edges of an original solution, the goal is to predict and fix the ones that have a high chance of remaining in an optimal solution after a change of client demands. This partial prediction of the solution reduces the complexity of the problem and speeds up its resolution, while yielding a good quality solution. The proposed approach resulted in solutions with an optimality gap ranging from 0\% to 1.7\% on different benchmark instances within a reasonable computing time.
• Abstract（参考訳）: 近年,NP-hard組合せ最適化問題に対する機械学習に基づくヒューリスティックスへの関心が高まっている。 開発した手法は多くの最適化問題に可能性を示している。 本稿では,データの小さな変更の後に問題を再最適化するための学習ヒューリスティックを提案する。 静的なクライアント(例えば、同じクライアント位置)と要求の変化によるキャパシットされた車両ルーティングの問題に注目する。 元のソリューションのエッジを考えると、目標は、クライアントの要求が変わった後、最適なソリューションに留まる確率の高いソリューションを予測し、修正することにあります。 この解の部分的な予測は、問題の複雑さを減少させ、解決をスピードアップさせ、優れた解を産み出す。 提案手法は、適切な計算時間内に異なるベンチマークインスタンス上で0\%から1.7\%までの最適性ギャップを持つ解を得た。

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