論文の概要: TSPDiffuser: Diffusion Models as Learned Samplers for Traveling Salesperson Path Planning Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02858v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 02:15:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 22:26:58.667367
• Title: TSPDiffuser: Diffusion Models as Learned Samplers for Traveling Salesperson Path Planning Problems
• Title（参考訳）: TSPDiffuser:トラベリングセールスパーソンパス計画問題のための学習サンプリングとしての拡散モデル
• Authors: Ryo Yonetani,
• Abstract要約: 旅行セールスパーソンパス計画問題(TSPPP)のための新しいデータ駆動パスプランナを提案する。 障害物マップ内の目的地の集合を考慮に入れれば、最も短い衝突のない経路を効率的に見つけることが目的である。 我々は,TSPPP インスタンスの集合とその各ソリューション上で拡散モデルを訓練し,未知の問題インスタンスに対する可塑性経路を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.566713416204861
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents TSPDiffuser, a novel data-driven path planner for traveling salesperson path planning problems (TSPPPs) in environments rich with obstacles. Given a set of destinations within obstacle maps, our objective is to efficiently find the shortest possible collision-free path that visits all the destinations. In TSPDiffuser, we train a diffusion model on a large collection of TSPPP instances and their respective solutions to generate plausible paths for unseen problem instances. The model can then be employed as a learned sampler to construct a roadmap that contains potential solutions with a small number of nodes and edges. This approach enables efficient and accurate estimation of traveling costs between destinations, effectively addressing the primary computational challenge in solving TSPPPs. Experimental evaluations with diverse synthetic and real-world indoor/outdoor environments demonstrate the effectiveness of TSPDiffuser over existing methods in terms of the trade-off between solution quality and computational time requirements.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,トラベリングセールスパーソンパス計画問題(TSPPP)を,障害に富んだ環境下で行う新しいデータ駆動型パスプランナーTSPDiffuserを提案する。 障害物マップ内の目的地の集合を考慮に入れれば、最も短い衝突のない経路を効率的に見つけることが目的である。 TSPDiffuser では,大量の TSPPP インスタンスとその各ソリューション上で拡散モデルを訓練し,未知の問題インスタンスに対する可塑性経路を生成する。 このモデルは学習したサンプルとして利用でき、少数のノードとエッジを持つ潜在的なソリューションを含むロードマップを構築することができる。 このアプローチにより、目的地間の移動コストを効率よく正確に推定することができ、TSPPPの解法における主要な計算課題に効果的に対処できる。 各種合成・実世界の屋内・屋外環境を用いた実験評価は,ソリューションの品質と計算時間とのトレードオフの観点から,既存の手法よりもTSPDiffuserの有効性を示す。

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