論文の概要: Large Scale Constrained Clustering With Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10177v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 18:27:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 14:25:49.944773
• Title: Large Scale Constrained Clustering With Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による大規模制約クラスタリング
• Authors: Benedikt Schesch, Marco Caserta
• Abstract要約: ネットワークが与えられた場合、各ノードではなく、クラスタレベルでリソースを割り当てることによって、リソースの割り当てと使用効率が向上する。 本稿では,この制約付きクラスタリング問題を強化学習を用いて解く手法を提案する。 結果の節では,大規模インスタンスにおいても,アルゴリズムが最適に近い解を見つけることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3597551064547502
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given a network, allocating resources at clusters level, rather than at each node, enhances efficiency in resource allocation and usage. In this paper, we study the problem of finding fully connected disjoint clusters to minimize the intra-cluster distances and maximize the number of nodes assigned to the clusters, while also ensuring that no two nodes within a cluster exceed a threshold distance. While the problem can easily be formulated using a binary linear model, traditional combinatorial optimization solvers struggle when dealing with large-scale instances. We propose an approach to solve this constrained clustering problem via reinforcement learning. Our method involves training an agent to generate both feasible and (near) optimal solutions. The agent learns problem-specific heuristics, tailored to the instances encountered in this task. In the results section, we show that our algorithm finds near optimal solutions, even for large scale instances.
• Abstract（参考訳）: ネットワークが与えられた場合、各ノードではなくクラスタレベルでリソースを割り当てると、リソースの割り当てと使用効率が向上する。 本稿では,クラスタ間距離を最小化し,クラスタに割り当てられたノード数を最大化すると同時に,クラスタ内の2つのノードがしきい値距離を超えないようにする。 問題はバイナリ線形モデルで簡単に定式化できるが、大規模なインスタンスを扱う場合、従来の組合せ最適化は困難である。 本稿では,強化学習による制約付きクラスタリング問題の解法を提案する。 提案手法は, 最適解と最適解の両方を生成するようにエージェントを訓練することを含む。 エージェントは、このタスクで遭遇したインスタンスに合わせて、問題固有のヒューリスティックスを学ぶ。 結果の節では,大規模インスタンスにおいても,アルゴリズムが最適に近い解を見つけることを示す。

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