論文の概要: Learning-Enhanced Neighborhood Selection for the Vehicle Routing Problem with Time Windows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08839v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 12:08:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-16 00:41:28.800522
• Title: Learning-Enhanced Neighborhood Selection for the Vehicle Routing Problem with Time Windows
• Title（参考訳）: タイムウインドウを用いた車両経路問題に対する学習強化近傍選択
• Authors: Willem Feijen, Guido Schäfer, Koen Dekker, Seppo Pieterse,
• Abstract要約: 機械学習(ML)をLarge Neighborhood Search(LNS)に統合し、LNSの各イテレーションにおいて、ソリューションのどの部分が破壊され、修復されるべきかを決定する。 我々のアプローチは普遍的に適用可能であり、すなわち、破壊アルゴリズムの動作を増幅するために任意のLSSアルゴリズムに適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Neighborhood Search (LNS) is a universal approach that is broadly applicable and has proven to be highly efficient in practice for solving optimization problems. We propose to integrate machine learning (ML) into LNS to assist in deciding which parts of the solution should be destroyed and repaired in each iteration of LNS. We refer to our new approach as Learning-Enhanced Neighborhood Selection (LENS for short). Our approach is universally applicable, i.e., it can be applied to any LNS algorithm to amplify the workings of the destroy algorithm. In this paper, we demonstrate the potential of LENS on the fundamental Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW). We implemented an LNS algorithm for VRPTW and collected data on generated novel training instances derived from well-known, extensively utilized benchmark datasets. We trained our LENS approach with this data and compared the experimental results of our approach with two benchmark algorithms: a random neighborhood selection method to show that LENS learns to make informed choices and an oracle neighborhood selection method to demonstrate the potential of our LENS approach. With LENS, we obtain results that significantly improve the quality of the solutions.
• Abstract（参考訳）: LNS(Large Neighborhood Search)は、広く適用可能な普遍的な手法であり、最適化問題の解法として非常に効率的であることが証明されている。 機械学習(ML)をLNSに統合し、LNSの各イテレーションでソリューションのどの部分が破壊され、修復されるべきかを判断する。 我々は新しいアプローチをLens(Learning-Enhanced Neighborhood Selection)と呼ぶ。 我々のアプローチは普遍的に適用可能であり、すなわち、破壊アルゴリズムの動作を増幅するために任意のLSSアルゴリズムに適用することができる。 本稿では,車載時間Windows(VRPTW)におけるLENSの可能性を実証する。 我々は、VRPTWのためのLSSアルゴリズムを実装し、よく知られた、広く利用されているベンチマークデータセットから生成された新しいトレーニングインスタンスのデータを収集した。 我々はこのデータを用いてLENSアプローチを訓練し、LENSアプローチの可能性を実証するためにLENSが情報選択を学習したことを示すランダム近傍選択法とオラクル近傍選択法という2つのベンチマークアルゴリズムと比較した。 LENSでは,解の質を著しく向上させる結果が得られる。

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