論文の概要: RouteFinder: Towards Foundation Models for Vehicle Routing Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15007v1
• Date: Fri, 21 Jun 2024 09:34:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 14:03:36.850840
• Title: RouteFinder: Towards Foundation Models for Vehicle Routing Problems
• Title（参考訳）: RouteFinder: 自動車経路問題の基礎モデルを目指して
• Authors: Federico Berto, Chuanbo Hua, Nayeli Gast Zepeda, André Hottung, Niels Wouda, Leon Lan, Kevin Tierney, Jinkyoo Park,
• Abstract要約: 車両ルーティング問題(英: Vehicle Routing Problems、VRP)は、現実世界に重大な影響を及ぼす最適化問題である。 個々のVRPの変種を解決するための学習の進歩にもかかわらず、統一されたアプローチは欠如している。 本稿ではVRPの基礎モデルを開発するためのフレームワークであるRouteFinderを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.158173261177186
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vehicle Routing Problems (VRPs) are optimization problems with significant real-world implications in logistics, transportation, and supply chain management. Despite the recent progress made in learning to solve individual VRP variants, there is a lack of a unified approach that can effectively tackle a wide range of tasks, which is crucial for real-world impact. This paper introduces RouteFinder, a framework for developing foundation models for VRPs. Our key idea is that a foundation model for VRPs should be able to model variants by treating each variant as a subset of a larger VRP problem, equipped with different attributes. We introduce a parallelized environment that can handle any combination of attributes at the same time in a batched manner, and an efficient sampling procedure to train on a mix of problems at each optimization step that can greatly improve convergence robustness. We also introduce novel Global Feature Embeddings that project instance-wise attributes efficiently onto the latent space and help the model understand different VRP variants. Finally, we introduce Efficient Adapter Layers, a simple yet effective technique to finetune pre-trained RouteFinder models to solve novel variants with previously unseen attributes outside of the original feature space. We validate our approach through extensive experiments on 24 VRP variants, demonstrating competitive results over recent multi-task learning models. We make our code openly available at https://github.com/ai4co/routefinder.
• Abstract（参考訳）: 車両ルーティング問題(英: Vehicle Routing Problems、VRP)は、物流、輸送、サプライチェーン管理において、現実的に重要な意味を持つ最適化問題である。 個々のVRPの変種を解くための学習の最近の進歩にもかかわらず、様々なタスクに効果的に対処できる統一されたアプローチが欠如しており、これは現実世界への影響に不可欠である。 本稿ではVRPの基礎モデルを開発するためのフレームワークであるRouteFinderを紹介する。 我々のキーとなる考え方は、VRPの基盤モデルが、異なる属性を備えた大きなVRP問題のサブセットとして各変種を扱い、変種をモデル化できるべきだということです。 並列化環境では,任意の属性の組み合わせをバッチ処理で同時に処理できると同時に,各最適化ステップにおける問題の混在を学習するための効率的なサンプリング手順を導入し,収束堅牢性を大幅に向上させることができる。 我々はまた、インスタンスワイド属性を潜在空間に効率的に投影し、モデルが異なるVRP変種を理解するのに役立つ新しいグローバル機能埋め込みについても紹介する。 最後に、Efficient Adapter Layersを導入します。これは、トレーニング済みのRouteFinderモデルを微調整して、以前の特徴空間以外では見つからない属性を持つ新しい変種を解決するための、シンプルで効果的なテクニックです。 我々は,最近のマルチタスク学習モデルに対して,24種類のVRP変異体に関する広範な実験を行い,競合する結果を実証した。 コードはhttps://github.com/ai4co/routefinder.comで公開しています。

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