論文の概要: RL4CO: an Extensive Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17100v4
• Date: Fri, 21 Jun 2024 10:05:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 20:37:28.587618
• Title: RL4CO: an Extensive Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization Benchmark
• Title（参考訳）: RL4CO: Combinatorial Optimization Benchmarkのための拡張強化学習
• Authors: Federico Berto, Chuanbo Hua, Junyoung Park, Laurin Luttmann, Yining Ma, Fanchen Bu, Jiarui Wang, Haoran Ye, Minsu Kim, Sanghyeok Choi, Nayeli Gast Zepeda, André Hottung, Jianan Zhou, Jieyi Bi, Yu Hu, Fei Liu, Hyeonah Kim, Jiwoo Son, Haeyeon Kim, Davide Angioni, Wouter Kool, Zhiguang Cao, Qingfu Zhang, Joungho Kim, Jie Zhang, Kijung Shin, Cathy Wu, Sungsoo Ahn, Guojie Song, Changhyun Kwon, Kevin Tierney, Lin Xie, Jinkyoo Park,
• Abstract要約: 深部強化学習(RL)は、最適化(CO)問題を解く上で大きな利点を示している。 RL4COは,23の最先端メソッドと20以上のCO問題を含む,詳細なライブラリカバレッジを備えた統一ベンチマークである。 効率的なソフトウェアライブラリと実装のベストプラクティスに基づいて構築されたRL4COは、モジュール化された実装と、多様なRLアルゴリズム、ニューラルネットワークアーキテクチャ、推論技術、環境の柔軟な構成を備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.19502244910632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep reinforcement learning (RL) has recently shown significant benefits in solving combinatorial optimization (CO) problems, reducing reliance on domain expertise, and improving computational efficiency. However, the field lacks a unified benchmark for easy development and standardized comparison of algorithms across diverse CO problems. To fill this gap, we introduce RL4CO, a unified and extensive benchmark with in-depth library coverage of 23 state-of-the-art methods and more than 20 CO problems. Built on efficient software libraries and best practices in implementation, RL4CO features modularized implementation and flexible configuration of diverse RL algorithms, neural network architectures, inference techniques, and environments. RL4CO allows researchers to seamlessly navigate existing successes and develop their unique designs, facilitating the entire research process by decoupling science from heavy engineering. We also provide extensive benchmark studies to inspire new insights and future work. RL4CO has attracted numerous researchers in the community and is open-sourced at https://github.com/ai4co/rl4co.
• Abstract（参考訳）: 深部強化学習(RL)は、最近、組合せ最適化(CO)問題の解決、ドメインの専門知識への依存の軽減、計算効率の向上において、大きなメリットを示している。 しかし、この分野は様々なCO問題にまたがるアルゴリズムの簡易な開発と標準化比較のための統一されたベンチマークを欠いている。 このギャップを埋めるために、23の最先端メソッドと20以上のCO問題の詳細なライブラリカバレッジを備えた、統一的で広範なベンチマークであるRL4COを導入する。 効率的なソフトウェアライブラリと実装のベストプラクティスに基づいて構築されたRL4COは、モジュール化された実装と、多様なRLアルゴリズム、ニューラルネットワークアーキテクチャ、推論技術、環境の柔軟な構成を備えている。 RL4COは、研究者が既存の成功をシームレスにナビゲートし、独自のデザインを開発することを可能にする。 また、新たな洞察と今後の作業を促すために、広範なベンチマーク研究も行っています。 RL4COはコミュニティの多くの研究者を惹きつけ、https://github.com/ai4co/rl4coでオープンソース化されている。

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