論文の概要: Towards Omni-generalizable Neural Methods for Vehicle Routing Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19587v2
• Date: Tue, 20 Jun 2023 05:07:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 01:43:51.079509
• Title: Towards Omni-generalizable Neural Methods for Vehicle Routing Problems
• Title（参考訳）: 車両ルーティング問題に対するOmni-Generalizable Neural Methods
• Authors: Jianan Zhou, Yaoxin Wu, Wen Song, Zhiguang Cao, Jie Zhang
• Abstract要約: 本稿では,VRPにおけるサイズと分布の両面での一般化を考慮した,挑戦的かつ現実的な設定について検討する。 提案するメタラーニングフレームワークは,推論中に新しいタスクに迅速に適応する能力を持つモデルを効果的に学習することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.210085924625705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning heuristics for vehicle routing problems (VRPs) has gained much attention due to the less reliance on hand-crafted rules. However, existing methods are typically trained and tested on the same task with a fixed size and distribution (of nodes), and hence suffer from limited generalization performance. This paper studies a challenging yet realistic setting, which considers generalization across both size and distribution in VRPs. We propose a generic meta-learning framework, which enables effective training of an initialized model with the capability of fast adaptation to new tasks during inference. We further develop a simple yet efficient approximation method to reduce the training overhead. Extensive experiments on both synthetic and benchmark instances of the traveling salesman problem (TSP) and capacitated vehicle routing problem (CVRP) demonstrate the effectiveness of our method. The code is available at: https://github.com/RoyalSkye/Omni-VRP.
• Abstract（参考訳）: 車両ルーティング問題(VRP)の学習ヒューリスティックスは手作りルールへの依存度が低かったために注目されている。 しかしながら、既存のメソッドは通常、一定のサイズと分散(ノード)を持つ同じタスクでトレーニングされ、テストされるため、一般化性能が制限される。 本稿では,vrpにおけるサイズと分布の一般化を考慮した,挑戦的で現実的な設定について検討する。 推論中に新しいタスクに素早く適応できる初期化モデルの効果的なトレーニングを可能にする汎用的メタ学習フレームワークを提案する。 さらに,トレーニングオーバーヘッドを削減するための簡易かつ効率的な近似手法を考案する。 トラクションセールスマン問題 (TSP) とキャパシタン化車両ルーティング問題 (CVRP) の総合的およびベンチマーク実験により, 本手法の有効性が示された。 コードは以下の通り:https://github.com/RoyalSkye/Omni-VRP。

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