論文の概要: GLOP: Learning Global Partition and Local Construction for Solving Large-scale Routing Problems in Real-time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08224v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 15:46:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 15:03:00.020047
• Title: GLOP: Learning Global Partition and Local Construction for Solving Large-scale Routing Problems in Real-time
• Title（参考訳）: GLOP:大規模ルーティング問題を解決するためのグローバルパーティションとローカル構築の学習
• Authors: Haoran Ye, Jiarui Wang, Helan Liang, Zhiguang Cao, Yong Li, Fanzhang Li
• Abstract要約: GLOPは、大規模なルーティング問題に対して効率的にスケールする統一階層型フレームワークである。 粗粒度問題分割のための非自己回帰ニューラルと、細粒度経路構築のための自己回帰ニューラルを初めてハイブリダイズする。 実験により、GLOPは大規模ルーティング問題において、競争力と最先端のリアルタイム性能を達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.490691735431515
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent end-to-end neural solvers have shown promise for small-scale routing problems but suffered from limited real-time scaling-up performance. This paper proposes GLOP (Global and Local Optimization Policies), a unified hierarchical framework that efficiently scales toward large-scale routing problems. GLOP partitions large routing problems into Travelling Salesman Problems (TSPs) and TSPs into Shortest Hamiltonian Path Problems. For the first time, we hybridize non-autoregressive neural heuristics for coarse-grained problem partitions and autoregressive neural heuristics for fine-grained route constructions, leveraging the scalability of the former and the meticulousness of the latter. Experimental results show that GLOP achieves competitive and state-of-the-art real-time performance on large-scale routing problems, including TSP, ATSP, CVRP, and PCTSP.
• Abstract（参考訳）: 最近のエンドツーエンドのニューラルソルバは、小規模ルーティング問題への期待を示しているが、リアルタイムのスケーリングパフォーマンスの制限に悩まされている。 本稿では,大規模ルーティング問題に対して効率よくスケール可能な統一階層型フレームワークであるGLOP(Global and Local Optimization Policies)を提案する。 glopは大きな経路問題をトラベルセールスマン問題(tsps)とtspsに分割し、最短ハミルトニアン経路問題に分類する。 まず, 粗粒度問題分割のための非自己回帰型ニューラルヒューリスティックスと, 細粒度ルート構築のための自己回帰型ニューラルヒューリスティックスをハイブリダイズし, 前者のスケーラビリティと後者の繊細さを活用する。 実験結果から,TSP,ATSP,CVRP,PCTSPなどの大規模ルーティング問題に対して,GLOPは競合的かつ最先端のリアルタイム性能を実現することがわかった。

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