論文の概要: Graph Reinforcement Learning for Operator Selection in the ALNS Metaheuristic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14678v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 15:39:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 15:47:28.298000
• Title: Graph Reinforcement Learning for Operator Selection in the ALNS Metaheuristic
• Title（参考訳）: ALNSメタヒューリスティックにおける演算子選択のためのグラフ強化学習
• Authors: Syu-Ning Johnn, Victor-Alexandru Darvariu, Julia Handl, Joerg Kalcsics
• Abstract要約: 我々はマルコフ決定過程として作用素の選択を定式化する。 本稿では,ディープ強化学習とグラフニューラルネットワークに基づく実践的アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: ALNS is a popular metaheuristic with renowned efficiency in solving combinatorial optimisation problems. However, despite 16 years of intensive research into ALNS, whether the embedded adaptive layer can efficiently select operators to improve the incumbent remains an open question. In this work, we formulate the choice of operators as a Markov Decision Process, and propose a practical approach based on Deep Reinforcement Learning and Graph Neural Networks. The results show that our proposed method achieves better performance than the classic ALNS adaptive layer due to the choice of operator being conditioned on the current solution. We also discuss important considerations such as the size of the operator portfolio and the impact of the choice of operator scales. Notably, our approach can also save significant time and labour costs for handcrafting problem-specific operator portfolios.
• Abstract（参考訳）: ALNSは、組合せ最適化問題の解法において有名な効率性を持つメタヒューリスティックである。 しかし、ALNSに関する16年間の研究にもかかわらず、組込み適応層が演算子を効率よく選択できるかどうかについては未解決のままである。 本研究では,マルコフ決定過程として演算子の選択を定式化し,Deep Reinforcement Learning と Graph Neural Networks に基づく実践的アプローチを提案する。 その結果,提案手法は従来のALNS適応層よりも高い性能を達成できることがわかった。 また,演算子ポートフォリオのサイズや演算子スケールの選択の影響など,重要な考察についても論じる。 特に,本手法は,問題固有の運用ポートフォリオを手作りする上で,多大な時間と労力を節約できる。

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