論文の概要: Combining Monte Carlo Tree Search and Heuristic Search for Weighted Vertex Coloring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12146v1
• Date: Mon, 24 Apr 2023 14:50:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 14:45:20.948431
• Title: Combining Monte Carlo Tree Search and Heuristic Search for Weighted Vertex Coloring
• Title（参考訳）: 重み付き頂点彩色におけるモンテカルロ木探索とヒューリスティック探索の組み合わせ
• Authors: Cyril Grelier and Olivier Goudet and Jin-Kao Hao
• Abstract要約: 本研究は,モンテカルロ木探索法(MCTS)と重み付き頂点色問題(Weighted Vertex Coloring Problem)の解法について検討する。 基本MCTSアルゴリズムに加えて,従来のランダムシミュレーションを他のシミュレーション手法に置き換えたいくつかの変種について検討する。 我々は、これらの組み合わせMCTSの変種を評価するために、よく知られたベンチマークインスタンスの実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.308312172985486
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work investigates the Monte Carlo Tree Search (MCTS) method combined with dedicated heuristics for solving the Weighted Vertex Coloring Problem. In addition to the basic MCTS algorithm, we study several MCTS variants where the conventional random simulation is replaced by other simulation strategies including greedy and local search heuristics. We conduct experiments on well-known benchmark instances to assess these combined MCTS variants. We provide empirical evidence to shed light on the advantages and limits of each simulation strategy. This is an extension of the work of Grelier and al. presented at EvoCOP2022.
• Abstract（参考訳）: 本研究はモンテカルロ木探索法(MCTS)と重み付き頂点色問題の解法のための専用ヒューリスティックスを組み合わせたものである。 基本MCTSアルゴリズムに加えて,従来の乱数シミュレーションをグリードや局所探索ヒューリスティックなど他のシミュレーション手法に置き換えたいくつかのMCTS変種について検討する。 我々は、これらの組み合わせMCTS変異を評価するために、よく知られたベンチマークインスタンスの実験を行う。 我々は各シミュレーション戦略の利点と限界を明らかにするための実証的な証拠を提供する。 これはevocop2022で発表されたgrelierとal.の仕事の拡張である。

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