論文の概要: Inverse Optimization for Routing Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07357v3
• Date: Tue, 18 Jun 2024 19:18:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 08:50:40.527645
• Title: Inverse Optimization for Routing Problems
• Title（参考訳）: ルーティング問題に対する逆最適化
• Authors: Pedro Zattoni Scroccaro, Piet van Beek, Peyman Mohajerin Esfahani, Bilge Atasoy,
• Abstract要約: Inverse Optimization (IO) を用いたルーティング問題における意思決定者の行動学習手法を提案する。 提案手法の柔軟性と実世界の可能性を示し,ルーティング問題における意思決定者の判断から学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.282021317933024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a method for learning decision-makers' behavior in routing problems using Inverse Optimization (IO). The IO framework falls into the supervised learning category and builds on the premise that the target behavior is an optimizer of an unknown cost function. This cost function is to be learned through historical data, and in the context of routing problems, can be interpreted as the routing preferences of the decision-makers. In this view, the main contributions of this study are to propose an IO methodology with a hypothesis function, loss function, and stochastic first-order algorithm tailored to routing problems. We further test our IO approach in the Amazon Last Mile Routing Research Challenge, where the goal is to learn models that replicate the routing preferences of human drivers, using thousands of real-world routing examples. Our final IO-learned routing model achieves a score that ranks 2nd compared with the 48 models that qualified for the final round of the challenge. Our examples and results showcase the flexibility and real-world potential of the proposed IO methodology to learn from decision-makers' decisions in routing problems.
• Abstract（参考訳）: Inverse Optimization (IO) を用いたルーティング問題における意思決定者の行動学習手法を提案する。 IOフレームワークは教師付き学習カテゴリに該当し、対象の振る舞いが未知のコスト関数のオプティマイザであるという前提に基づいて構築される。 このコスト関数は、過去のデータを通して学習され、ルーティングの問題の文脈では、意思決定者のルーティングの好みとして解釈できる。 本研究の主な貢献は,ルーティング問題に適した仮説関数,損失関数,確率的一階述語アルゴリズムを備えたIO手法を提案することである。 Amazon Last Mile Routing Research Challengeでは、何千もの現実世界のルーティング例を使って、人間のドライバーのルーティングの好みを再現するモデルを学ぶことを目標としています。 最終IO学習ルーティングモデルでは,最終ラウンドに出場する48モデルと比較して2位にランクインした。 提案手法の柔軟性と実世界の可能性を示し,ルーティング問題における意思決定者の判断から学ぶ。

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