論文の概要: Reinforcement Learning-based Non-Autoregressive Solver for Traveling Salesman Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00560v1
• Date: Tue, 1 Aug 2023 14:00:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 13:52:46.440654
• Title: Reinforcement Learning-based Non-Autoregressive Solver for Traveling Salesman Problems
• Title（参考訳）: トラベルセールスマン問題に対する強化学習に基づく非自己回帰解法
• Authors: Yubin Xiao, Di Wang, Huanhuan Chen, Boyang Li, Wei Pang, Xuan Wu, Hao Li, Dong Xu, Yanchun Liang, and You Zhou
• Abstract要約: 我々は、特別に設計されたグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて、非自己回帰(NAR)方式でトラベリングセールスマン問題(TSP)ソリューションを生成するNAR4TSPを提案する。 NAR4TSPは強化強化学習(RL)戦略を用いて訓練されており、従来のNARモデルのトレーニングに使用される高価なラベルへの依存を排除している。 NAR4TSPは, ソリューションの品質, 推論遅延, 一般化能力の点で, 4つの最先端モデルより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.0481133448852
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Traveling Salesman Problem (TSP) is a well-known problem in combinatorial optimization with applications in various domains. However, existing TSP solvers face challenges in producing high-quality solutions with low latency. To address this issue, we propose NAR4TSP, which produces TSP solutions in a Non-Autoregressive (NAR) manner using a specially designed Graph Neural Network (GNN), achieving faster inference speed. Moreover, NAR4TSP is trained using an enhanced Reinforcement Learning (RL) strategy, eliminating the dependency on costly labels used to train conventional supervised learning-based NAR models. To the best of our knowledge, NAR4TSP is the first TSP solver that successfully combines RL and NAR decoding. The experimental results on both synthetic and real-world TSP instances demonstrate that NAR4TSP outperforms four state-of-the-art models in terms of solution quality, inference latency, and generalization ability. Lastly, we present visualizations of NAR4TSP's decoding process and its overall path planning to showcase the feasibility of implementing NAR4TSP in an end-to-end manner and its effectiveness, respectively.
• Abstract（参考訳）: トラベリングセールスマン問題(TSP)は、様々な分野のアプリケーションと組み合わせ最適化においてよく知られた問題である。 しかし、既存のTSPソルバは、低レイテンシで高品質なソリューションを作成する際の課題に直面している。 この問題に対処するために,特殊設計したグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,非自己回帰(NAR)方式でTSPソリューションを生成するNAR4TSPを提案する。 さらに、NAR4TSPは強化強化学習(RL)戦略を用いて訓練されており、従来の教師付き学習ベースNARモデルのトレーニングに使用される高価なラベルへの依存を排除している。 我々の知る限り、NAR4TSPはRLとNARデコーディングをうまく組み合わせた最初のTSPソルバである。 合成TSPインスタンスと実世界のTSPインスタンスの両方の実験結果は、NAR4TSPがソリューションの品質、推論レイテンシ、一般化能力の点で4つの最先端モデルを上回っていることを示している。 最後に, NAR4TSPの復号化過程の可視化と, NAR4TSPをエンド・ツー・エンドで実装する可能性とその有効性を示す全体的な経路計画について述べる。

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