論文の概要: Ant Colony Sampling with GFlowNets for Combinatorial Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07041v2
• Date: Wed, 22 May 2024 21:18:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 06:09:38.969422
• Title: Ant Colony Sampling with GFlowNets for Combinatorial Optimization
• Title（参考訳）: 組合せ最適化のためのGFlowNetsによるAnt Colonyサンプリング
• Authors: Minsu Kim, Sanghyeok Choi, Hyeonah Kim, Jiwoo Son, Jinkyoo Park, Yoshua Bengio,
• Abstract要約: 本稿では、最適化(CO)のためのニューラルネットワークによる確率的探索アルゴリズムであるGFACS(Generative Flow Ant Colony Sampler)を紹介する。 GFACSは生成フローネットワーク(GFlowNets)と、確率的探索アルゴリズムであるアリコロニー最適化(ACO)を統合している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.84985459701007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces the Generative Flow Ant Colony Sampler (GFACS), a neural-guided probabilistic search algorithm for solving combinatorial optimization (CO). GFACS integrates generative flow networks (GFlowNets), an emerging amortized inference method, with ant colony optimization (ACO), a promising probabilistic search algorithm. Specifically, we use GFlowNets to learn a constructive policy in combinatorial spaces for enhancing ACO by providing an informed prior distribution over decision variables conditioned on input graph instances. Furthermore, we introduce a novel off-policy training algorithm for scaling conditional GFlowNets into large-scale combinatorial spaces by leveraging local search and shared energy normalization. Our experimental results demonstrate that GFACS outperforms baseline ACO algorithms in seven CO tasks and is competitive with problem-specific heuristics for vehicle routing problems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,組合せ最適化(CO)のためのニューラルネットワークを用いた確率的探索アルゴリズムであるGFACS(Generative Flow Ant Colony Sampler)を紹介する。 GFACSは生成フローネットワーク(GFlowNets)と、確率的探索アルゴリズムであるアリコロニー最適化(ACO)を統合している。 具体的には、GFlowNetsを用いて、入力グラフインスタンスに条件付き決定変数に関する情報的事前分布を提供することにより、ACOを強化するための組合せ空間における構築ポリシーを学習する。 さらに, 局所探索と共有エネルギー正規化を利用して, 条件付きGFlowNetを大規模組合せ空間に拡張するための新しいオフ政治学習アルゴリズムを提案する。 実験の結果、GFACSは7つのCOタスクにおいてベースラインACOアルゴリズムよりも優れており、車両ルーティング問題に対する問題固有ヒューリスティックと競合することが示された。

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