論文の概要: Contextual Stochastic Vehicle Routing with Time Windows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06968v1
- Date: Sat, 10 Feb 2024 14:56:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-13 18:20:05.980242
- Title: Contextual Stochastic Vehicle Routing with Time Windows
- Title(参考訳): タイムウインドウを用いたコンテクスト確率車両ルーティング
- Authors: Breno Serrano, Alexandre M. Florio, Stefan Minner, Maximilian
Schiffer, Thibaut Vidal
- Abstract要約: 本研究は,車両経路問題に時間窓 (VRPTW) と走行時間を用いて検討する。
観測された特徴に照らし合わせて,輸送コストと到着遅れの罰則を最小化する,文脈的VRPTWを導入する。
本稿では,歴史データを用いた新しいデータ駆動規範モデルを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 47.91283991228738
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study the vehicle routing problem with time windows (VRPTW) and stochastic
travel times, in which the decision-maker observes related contextual
information, represented as feature variables, before making routing decisions.
Despite the extensive literature on stochastic VRPs, the integration of feature
variables has received limited attention in this context. We introduce the
contextual stochastic VRPTW, which minimizes the total transportation cost and
expected late arrival penalties conditioned on the observed features. Since the
joint distribution of travel times and features is unknown, we present novel
data-driven prescriptive models that use historical data to provide an
approximate solution to the problem. We distinguish the prescriptive models
between point-based approximation, sample average approximation, and
penalty-based approximation, each taking a different perspective on dealing
with stochastic travel times and features. We develop specialized
branch-price-and-cut algorithms to solve these data-driven prescriptive models.
In our computational experiments, we compare the out-of-sample cost performance
of different methods on instances with up to one hundred customers. Our results
show that, surprisingly, a feature-dependent sample average approximation
outperforms existing and novel methods in most settings.
- Abstract(参考訳): 時間窓 (vrptw) と確率的走行時間 (stochastic travel time) を用いて, 経路決定を行う前に, 特徴変数として表現される関連する文脈情報を監視する。
確率的VRPに関する広範な文献にもかかわらず、この文脈では特徴変数の統合は限定的な注目を集めている。
我々は,観測された特徴に照らして,輸送コストと到着遅れの罰則を最小化する,文脈確率的VRPTWを導入する。
旅行時間と特徴の同時分布は未知であるため,過去のデータを用いた新しいデータ駆動規範モデルを提案する。
確率的移動時間と特徴を扱う上で異なる視点をとっており, 先行モデルとして, 点ベース近似, サンプル平均近似, ペナルティベース近似を区別する。
我々は,これらのデータ駆動規範モデルを解くために,特別な分岐価格・カットアルゴリズムを開発した。
計算実験では、最大100の顧客を持つインスタンスにおける異なるメソッドのアウトオブサンプルコストパフォーマンスを比較した。
その結果,機能に依存したサンプル平均近似は,既存の手法や新しい手法よりも優れていることがわかった。
関連論文リスト
- It's All in the Mix: Wasserstein Machine Learning with Mixed Features [5.739657897440173]
混合機能問題の解法として,実用的なアルゴリズムを提案する。
提案手法は, 個々の特徴が存在する場合の既存手法を著しく上回りうることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T15:15:52Z) - Generalized Differentiable RANSAC [95.95627475224231]
$nabla$-RANSACは、ランダム化された堅牢な推定パイプライン全体を学ぶことができる、微分可能なRANSACである。
$nabla$-RANSACは、精度という点では最先端のシステムよりも優れているが、精度は低い。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-26T15:13:13Z) - Data-Driven Sample Average Approximation with Covariate Information [0.0]
我々は、コパラメトリックの同時観測とともに、最適化モデル内の不確実なパラメータの観測を行う際に、データ駆動意思決定のための最適化について検討する。
本稿では,機械学習予測モデルをプログラムサンプル平均近似(SAA)に組み込んだ3つのデータ駆動フレームワークについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-27T14:45:04Z) - Continuous-Time Modeling of Counterfactual Outcomes Using Neural
Controlled Differential Equations [84.42837346400151]
反現実的な結果を予測することは、パーソナライズされたヘルスケアをアンロックする可能性がある。
既存の因果推論アプローチでは、観察と治療決定の間の通常の離散時間間隔が考慮されている。
そこで本研究では,腫瘍増殖モデルに基づく制御可能なシミュレーション環境を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-16T17:15:15Z) - Multi-scale Attention Flow for Probabilistic Time Series Forecasting [68.20798558048678]
マルチスケールアテンション正規化フロー(MANF)と呼ばれる非自己回帰型ディープラーニングモデルを提案する。
我々のモデルは累積誤差の影響を回避し、時間の複雑さを増大させない。
本モデルは,多くの多変量データセット上での最先端性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-16T07:53:42Z) - Multi-modal anticipation of stochastic trajectories in a dynamic
environment with Conditional Variational Autoencoders [0.12183405753834559]
近くの車両の短期的な動きは、厳密に単一の軌道のセットに限定されません。
本稿では, エージェントの過去の動作に条件付き条件付きオートエンコーダ(C-VAE)と, カプセルネットワーク(Capsule Network, CapsNet)で符号化されたシーンを用いて, 問題のマルチモーダル性を考慮することを提案する。
さらに,N個のサンプルに対して最小値を用いることの利点を実証し,最も近いサンプルに対する損失を最小化しようと試み,より多様な予測を導いた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-05T19:38:26Z) - Autoregressive Denoising Diffusion Models for Multivariate Probabilistic
Time Series Forecasting [4.1573460459258245]
拡散確率モデル(拡散確率モデル)は、スコアマッチングやエネルギーベースの手法と密接に結びついている潜在変数モデルのクラスである。
我々のモデルは、データ可能性の変動境界を最適化して勾配を学習し、推論時にホワイトノイズを関心の分布のサンプルに変換する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-28T15:46:10Z) - Accurate Characterization of Non-Uniformly Sampled Time Series using
Stochastic Differential Equations [0.0]
非均一サンプリングは、実験者が調査中のプロセスのサンプリング特性を完全に制御していない場合に発生する。
確率の数値最適化のための新しい初期推定法を提案する。
シミュレーション実験において,新しい推定器の精度が向上したことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-02T13:03:09Z) - A Generative Learning Approach for Spatio-temporal Modeling in Connected
Vehicular Network [55.852401381113786]
本稿では,コネクテッドカーの無線アクセス遅延を実現するための総合的時間品質フレームワークであるLaMI(Latency Model Inpainting)を提案する。
LaMIはイメージインペイントと合成のアイデアを採用し、2段階の手順で欠落したレイテンシサンプルを再構築することができる。
特に、パッチ方式のアプローチを用いて各地域で収集されたサンプル間の空間的相関を初めて発見し、その後、原点および高度に相関したサンプルをバラエナオートコーダ(VAE)に供給する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-16T03:43:59Z) - Nonparametric Estimation in the Dynamic Bradley-Terry Model [69.70604365861121]
カーネルのスムース化に依存する新しい推定器を開発し、時間とともにペア比較を前処理する。
モデルに依存しない設定における推定誤差と余剰リスクの両方について時間変化のオラクル境界を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-28T21:52:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。