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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07041v3
• Date: Fri, 11 Oct 2024 11:36:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:30:08.948093
• 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: Generative Flow Ant Colony Sampler (GFACS)は、階層的に償却推論と並列探索を組み合わせた新しいメタヒューリスティック手法である。 提案手法はまず,生成フローネットワーク(GFlowNets)を利用して,ソリューション空間上の複数モーダル事前分布を記憶する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.84985459701007
• License:
• Abstract: We present the Generative Flow Ant Colony Sampler (GFACS), a novel meta-heuristic method that hierarchically combines amortized inference and parallel stochastic search. Our method first leverages Generative Flow Networks (GFlowNets) to amortize a multi-modal prior distribution over combinatorial solution space that encompasses both high-reward and diversified solutions. This prior is iteratively updated via parallel stochastic search in the spirit of Ant Colony Optimization (ACO), leading to the posterior distribution that generates near-optimal solutions. Extensive experiments across seven combinatorial optimization problems demonstrate GFACS's promising performances.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,アモルト化推論と並列確率探索を階層的に組み合わせた新しいメタヒューリスティック手法であるGFACSを提案する。 提案手法はまず生成フローネットワーク(GFlowNets)を用いて,高次解と多次解の両方を含む組合せ解空間上のマルチモーダル事前分布を補正する。 この前者は、Ant Colony Optimization (ACO) の精神で並列確率探索によって反復的に更新され、ほぼ最適解を生成する後部分布へと導かれる。 7つの組合せ最適化問題に対する広範な実験は、GFACSの有望な性能を示している。

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