論文の概要: Instance-Conditioned Adaptation for Large-scale Generalization of Neural Routing Solver

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01906v2
• Date: Mon, 19 May 2025 12:36:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.140349
• Title: Instance-Conditioned Adaptation for Large-scale Generalization of Neural Routing Solver
• Title（参考訳）: ニューラルルーティングソルバーの大規模一般化のためのインスタンス記述型適応法
• Authors: Changliang Zhou, Xi Lin, Zhenkun Wang, Xialiang Tong, Mingxuan Yuan, Qingfu Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラル・ルーティング・ソルバの大規模一般化のための新しいインスタンス・コンディション・アダプタ・モデルを提案する。 提案手法は,非常に高速な推論時間で有望な結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.842155380912002
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The neural combinatorial optimization (NCO) method has shown great potential for solving routing problems of intelligent transportation systems without requiring expert knowledge. However, existing constructive NCO methods still struggle to solve large-scale instances, which significantly limits their application prospects. To address these crucial shortcomings, this work proposes a novel Instance-Conditioned Adaptation Model (ICAM) for better large-scale generalization of neural routing solvers. In particular, we design a simple yet efficient instance-conditioned adaptation function to significantly improve the generalization performance of existing NCO models with a small time and memory overhead. In addition, with a systematic investigation on the performance of information incorporation between different attention mechanisms, we further propose a powerful yet low-complexity instance-conditioned adaptation module to generate better solutions for instances across different scales. Extensive experimental results on both synthetic and benchmark instances show that our proposed method is capable of obtaining promising results with a very fast inference time in solving large-scale Traveling Salesman Problems (TSPs), Capacitated Vehicle Routing Problems (CVRPs), and Asymmetric Traveling Salesman Problems (ATSPs). Our code is available at https://github.com/CIAM-Group/ICAM.
• Abstract（参考訳）: ニューラルコンビナトリ最適化(NCO)法は、専門家の知識を必要とせず、インテリジェントトランスポートシステムのルーティング問題を解決する大きな可能性を示している。 しかし、既存の構成的NCO手法は大規模インスタンスの解決に苦慮しているため、アプリケーションの見通しは著しく制限されている。 これらの重大な欠点に対処するため、ニューラル・ルーティング・ソルバの大規模一般化のための新しいICAM(Instance-Conditioned Adaptation Model)を提案する。 特に,時間とメモリのオーバーヘッドが少なく,既存のNCOモデルの一般化性能を大幅に向上させる,シンプルで効率的なインスタンス条件適応関数を設計する。 さらに,異なる注意機構間の情報取り込みの性能を体系的に検討し,異なるスケールのインスタンスに対してより優れた解を生成するために,低複雑さのインスタンス条件適応モジュールを提案する。 提案手法は,大規模トラベリングセールスマン問題 (TSP) やキャパシタントカールーティング問題 (CVRP) ,非対称トラベリングセールスマン問題 (ATSP) を解く上で,非常に高速な推論時間で有望な結果が得られることを示す。 私たちのコードはhttps://github.com/CIAM-Group/ICAM.comで公開されています。

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