論文の概要: A hybrid deep-learning-metaheuristic framework for bi-level network design problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06024v3
• Date: Thu, 10 Aug 2023 13:03:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 16:17:23.535390
• Title: A hybrid deep-learning-metaheuristic framework for bi-level network design problems
• Title（参考訳）: バイレベルネットワーク設計問題に対するハイブリッド型ディープラーニング-メタヒューリスティックフレームワーク
• Authors: Bahman Madadi and Goncalo Homem de Almeida Correia
• Abstract要約: 本研究では,道路ネットワーク設計問題(NDP)のための双方向アーキテクチャを用いたハイブリッドディープラーニング・メタヒューリスティックフレームワークを提案する。 我々は、ユーザ均衡(UE)トラフィック割り当て問題の解を近似するために、グラフニューラルネットワーク(GNN)を訓練する。 遺伝的アルゴリズム(GA)の適合度関数評価の計算にトレーニングモデルを用いて,NDPの解を近似する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.741266294612776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study proposes a hybrid deep-learning-metaheuristic framework with a bi-level architecture for road network design problems (NDPs). We train a graph neural network (GNN) to approximate the solution of the user equilibrium (UE) traffic assignment problem and use inferences made by the trained model to calculate fitness function evaluations of a genetic algorithm (GA) to approximate solutions for NDPs. Using three test networks, two NDP variants and an exact solver as benchmark, we show that on average, our proposed framework can provide solutions within 1.5% gap of the best results in less than 0.5% of the time used by the exact solution procedure. Our framework can be utilized within an expert system for infrastructure planning to determine the best infrastructure planning and management decisions under different scenarios. Given the flexibility of the framework, it can easily be adapted to many other decision problems that can be modeled as bi-level problems on graphs. Moreover, we foreseen interesting future research directions, thus we also put forward a brief research agenda for this topic. The key observation from our research that can shape future research is that the fitness function evaluation time using the inferences made by the GNN model was in the order of milliseconds, which points to an opportunity and a need for novel heuristics that 1) can cope well with noisy fitness function values provided by deep learning models, and 2) can use the significantly enlarged efficiency of the evaluation step to explore the search space effectively (rather than efficiently). This opens a new avenue for a modern class of metaheuristics that are crafted for use with AI-powered predictors.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,道路ネットワーク設計問題 (NDP) のための双方向アーキテクチャを用いたハイブリッドディープラーニング・メタヒューリスティックフレームワークを提案する。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(gnn)を訓練し,ユーザ均衡(ue)トラヒック割当問題の解を近似し,学習モデルによる推論を用いて遺伝的アルゴリズム(ga)の適合関数評価を計算し,ndpsの近似解を求める。 3つのテストネットワーク、2つのntp変種と厳密なソルバをベンチマークとして使用することにより、提案するフレームワークは、平均して、最良の結果の1.5%のギャップ内に、正確な解手順で使用される時間の0.5%未満でソリューションを提供できることを示します。 我々のフレームワークはエキスパートシステム内でインフラ計画に利用でき、異なるシナリオ下でのインフラ計画と管理の最良の決定を決定できる。 フレームワークの柔軟性を考えると、グラフ上の二段階問題としてモデル化できる他の多くの決定問題に容易に対応できる。 さらに,本研究の今後の方向性を予見し,今後の課題について簡単な研究課題を提示する。 今後の研究を形作る研究から得られた重要な観察は、GNNモデルによる推論を用いたフィットネス機能評価時間はミリ秒のオーダーであり、これは新たなヒューリスティックスの必要性と機会を示唆している。 1)深層学習モデルが提供するノイズの多いフィットネス関数値にうまく対応でき、 2) 評価ステップの大幅な拡大効率を用いて探索空間を効果的に探索することができる(効率的でなく)。 これにより、AI駆動の予測器で使用するために作られた、現代的なメタヒューリスティックなクラスの新たな道が開かれる。

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