論文の概要: Solving the Team Orienteering Problem with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18662v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 16:10:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 15:56:58.477608
• Title: Solving the Team Orienteering Problem with Transformers
• Title（参考訳）: トランスフォーマーによるチームのオリエンテーリング問題の解決
• Authors: Daniel Fuertes, Carlos R. del-Blanco, Fernando Jaureguizar, Narciso Garc\'ia
• Abstract要約: 本稿では,チームオリエンテーリング問題を高速かつ高精度に解決できる多エージェント経路計画システムを提案する。 提案システムは,シナリオの符号化を学習可能な集中型トランスフォーマーニューラルネットワークに基づいている。 提示されたシステムが、最先端の作業の多くをスピードの観点から上回ることができることを示すために、いくつかの実験が実施されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.93254771681026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Route planning for a fleet of vehicles is an important task in applications such as package delivery, surveillance, or transportation. This problem is usually modeled as a Combinatorial Optimization problem named as Team Orienteering Problem. The most popular Team Orienteering Problem solvers are mainly based on either linear programming, which provides accurate solutions by employing a large computation time that grows with the size of the problem, or heuristic methods, which usually find suboptimal solutions in a shorter amount of time. In this paper, a multi-agent route planning system capable of solving the Team Orienteering Problem in a very fast and accurate manner is presented. The proposed system is based on a centralized Transformer neural network that can learn to encode the scenario (modeled as a graph) and the context of the agents to provide fast and accurate solutions. Several experiments have been performed to demonstrate that the presented system can outperform most of the state-of-the-art works in terms of computation speed. In addition, the code is publicly available at \url{http://gti.ssr.upm.es/data}.
• Abstract（参考訳）: 車両群のためのルートプランニングは、荷物の配送、監視、輸送といった応用において重要な課題である。 この問題は、通常、チームオリエンテーリング問題と呼ばれる組合せ最適化問題としてモデル化される。 最も一般的なチームオリエンテーリング問題の解法は、主に線形プログラミングに基づいており、問題の大きさに応じて成長する大きな計算時間を利用することで正確な解を提供する。 本稿では,チームのオリエンテーリング問題を迅速かつ正確な方法で解くことができるマルチエージェント経路計画システムを提案する。 提案システムは、(グラフとしてモデル化された)シナリオとエージェントのコンテキストを符号化して、高速で正確なソリューションを提供することができる集中型トランスフォーマーニューラルネットワークに基づいている。 提案手法が計算速度の面で最先端の著作物の大部分を上回ることができることを示す実験がいくつか行われている。 さらに、コードは \url{http://gti.ssr.upm.es/data} で公開されている。

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