論文の概要: Generating a Graph Colouring Heuristic with Deep Q-Learning and Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04051v1
• Date: Sat, 8 Apr 2023 15:41:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 18:07:12.010851
• Title: Generating a Graph Colouring Heuristic with Deep Q-Learning and Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープq学習とグラフニューラルネットワークを用いたグラフ彩色ヒューリスティックの生成
• Authors: George Watkins, Giovanni Montana, and Juergen Branke
• Abstract要約: 本稿では,グラフカラー化の競争的構築を見つけるために,深層強化学習が有効かどうかを検討する。 提案手法であるReLColでは,深層Q-ラーニングとグラフニューラルネットワークを用いて特徴抽出を行う。 グラフカラー化問題のさらなる研究には,強化学習が有望な方向であることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.620334754517149
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The graph colouring problem consists of assigning labels, or colours, to the vertices of a graph such that no two adjacent vertices share the same colour. In this work we investigate whether deep reinforcement learning can be used to discover a competitive construction heuristic for graph colouring. Our proposed approach, ReLCol, uses deep Q-learning together with a graph neural network for feature extraction, and employs a novel way of parameterising the graph that results in improved performance. Using standard benchmark graphs with varied topologies, we empirically evaluate the benefits and limitations of the heuristic learned by ReLCol relative to existing construction algorithms, and demonstrate that reinforcement learning is a promising direction for further research on the graph colouring problem.
• Abstract（参考訳）: グラフ彩色問題は、グラフの頂点にラベルや色を割り当てることから成り、隣接する2つの頂点が同じ色を持つことはない。 本研究では,グラフカラー化の競争的構築ヒューリスティックを発見するために,深層強化学習が有効かどうかを検討する。 提案手法であるReLColは,グラフニューラルネットワークと併用して特徴抽出を行い,グラフをパラメータ化することで性能向上を実現している。 様々なトポロジを持つ標準ベンチマークグラフを用いて、既存の構築アルゴリズムと比較してReLColが学習したヒューリスティックの利点と限界を実証的に評価し、グラフ彩色問題をさらに研究するための有望な方向であることを示す。

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