Fugu-MT 論文翻訳(概要): CARSS: Cooperative Attention-guided Reinforcement Subpath Synthesis for Solving Traveling Salesman Problem

論文の概要: CARSS: Cooperative Attention-guided Reinforcement Subpath Synthesis for Solving Traveling Salesman Problem

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15412v1
Date: Sun, 24 Dec 2023 05:25:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-27 18:01:29.642571
Title: CARSS: Cooperative Attention-guided Reinforcement Subpath Synthesis for Solving Traveling Salesman Problem
Title（参考訳）: CARSS:旅行セールスマン問題の解決のための協調注意誘導強化サブパス合成
Authors: Yuchen Shi, Congying Han, Tiande Guo
Abstract要約: 本稿では,旅行セールスマン問題(TSP)に対処する新しいアプローチであるCARSSを紹介する。 CARSSはTSP解決プロセスを「サブパス生成」と「サブパス統合」の2つの異なる相乗的ステップに分解する実証実験により、CARSSは単一エージェントの代替よりも優れていることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.190087134771218
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper introduces CARSS (Cooperative Attention-guided Reinforcement Subpath Synthesis), a novel approach to address the Traveling Salesman Problem (TSP) by leveraging cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL). CARSS decomposes the TSP solving process into two distinct yet synergistic steps: "subpath generation" and "subpath merging." In the former, a cooperative MARL framework is employed to iteratively generate subpaths using multiple agents. In the latter, these subpaths are progressively merged to form a complete cycle. The algorithm's primary objective is to enhance efficiency in terms of training memory consumption, testing time, and scalability, through the adoption of a multi-agent divide and conquer paradigm. Notably, attention mechanisms play a pivotal role in feature embedding and parameterization strategies within CARSS. The training of the model is facilitated by the independent REINFORCE algorithm. Empirical experiments reveal CARSS's superiority compared to single-agent alternatives: it demonstrates reduced GPU memory utilization, accommodates training graphs nearly 2.5 times larger, and exhibits the potential for scaling to even more extensive problem sizes. Furthermore, CARSS substantially reduces testing time and optimization gaps by approximately 50% for TSP instances of up to 1000 vertices, when compared to standard decoding methods.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 協調型マルチエージェント強化学習(MARL)を活用して, トラベリングセールスマン問題(TSP)に対処する新しいアプローチであるCARSS(Cooperative Attention-guided Reinforcement Subpath Synthesis)を紹介する。 cars は tsp の解法を "subpath generation" と "subpath merge" の2つの異なる相乗的ステップに分解する。前者では、協調的なMARLフレームワークを使用して、複数のエージェントを用いてサブパスを反復的に生成する。後者では、これらのサブパスは徐々に統合され、完全なサイクルを形成する。このアルゴリズムの主な目的は、マルチエージェント分割計算パラダイムを採用することにより、メモリ消費、テスト時間、スケーラビリティのトレーニングにおける効率性を高めることである。特に注意機構は、CARSS内の特徴埋め込みとパラメータ化戦略において重要な役割を果たす。モデルのトレーニングは、独立したREINFORCEアルゴリズムによって促進される。これはGPUメモリ使用量の削減を示し、トレーニンググラフを2.5倍の規模に収容し、さらに広範な問題サイズへのスケーリングの可能性を示している。さらにCARSSは、標準的な復号法と比較して、最大1000頂点のTSPインスタンスに対して、テスト時間と最適化ギャップを約50%削減する。

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