論文の概要: Distilling Privileged Information for Dubins Traveling Salesman Problems with Neighborhoods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16721v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 16:33:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 13:10:51.010653
• Title: Distilling Privileged Information for Dubins Traveling Salesman Problems with Neighborhoods
• Title（参考訳）: 周辺地域の販売マン問題に対処する旅館の民生情報
• Authors: Min Kyu Shin, Su-Jeong Park, Seung-Keol Ryu, Heeyeon Kim, Han-Lim Choi,
• Abstract要約: 本稿では,近隣地域におけるDubins Traveling Salesman Problems(DTSP)の新たな学習手法を提案する。 これは、与えられたタスクポイントの近所を通り抜ける非ホロノミック車両のツアーを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.334465222959015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel learning approach for Dubins Traveling Salesman Problems(DTSP) with Neighborhood (DTSPN) to quickly produce a tour of a non-holonomic vehicle passing through neighborhoods of given task points. The method involves two learning phases: initially, a model-free reinforcement learning approach leverages privileged information to distill knowledge from expert trajectories generated by the LinKernighan heuristic (LKH) algorithm. Subsequently, a supervised learning phase trains an adaptation network to solve problems independently of privileged information. Before the first learning phase, a parameter initialization technique using the demonstration data was also devised to enhance training efficiency. The proposed learning method produces a solution about 50 times faster than LKH and substantially outperforms other imitation learning and RL with demonstration schemes, most of which fail to sense all the task points.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,近隣地域(DTSPN)とDubins Traveling Salesman Problems(DTSP)を併用して,与えられたタスクポイントの近傍を通る非ホロノミック車両のツアーを迅速に作成するための新しい学習手法を提案する。 モデルのない強化学習アプローチは、LinKernighan Heuristic (LKH)アルゴリズムによって生成された専門的軌跡から知識を抽出するために特権情報を活用する。 その後、教師付き学習フェーズは、特権情報とは無関係に問題を解決するために適応ネットワークを訓練する。 第1学習期には,実演データを用いたパラメータ初期化手法も考案され,訓練効率が向上した。 提案手法はLKHの約50倍の速さで解を生成し,他の模擬学習やRLを実演方式で大幅に上回っている。

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