論文の概要: UDC: A Unified Neural Divide-and-Conquer Framework for Large-Scale Combinatorial Optimization Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00312v3
• Date: Tue, 29 Oct 2024 15:56:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:38:10.592801
• Title: UDC: A Unified Neural Divide-and-Conquer Framework for Large-Scale Combinatorial Optimization Problems
• Title（参考訳）: UDC: 大規模組合せ最適化問題のための統一型ニューラルディバイド・アンド・コンカーフレームワーク
• Authors: Zhi Zheng, Changliang Zhou, Tong Xialiang, Mingxuan Yuan, Zhenkun Wang,
• Abstract要約: 2段階のニューラル手法は、大規模なCO問題に対処する際の効率性を示している。 本稿では,一般の大規模CO問題の解法として,統一型ニューラルディバイド・アンド・コンカー・フレームワーク(UDC)を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.871356150316224
• License:
• Abstract: Single-stage neural combinatorial optimization solvers have achieved near-optimal results on various small-scale combinatorial optimization (CO) problems without requiring expert knowledge. However, these solvers exhibit significant performance degradation when applied to large-scale CO problems. Recently, two-stage neural methods motivated by divide-and-conquer strategies have shown efficiency in addressing large-scale CO problems. Nevertheless, the performance of these methods highly relies on problem-specific heuristics in either the dividing or the conquering procedure, which limits their applicability to general CO problems. Moreover, these methods employ separate training schemes and ignore the interdependencies between the dividing and conquering strategies, often leading to sub-optimal solutions. To tackle these drawbacks, this article develops a unified neural divide-and-conquer framework (i.e., UDC) for solving general large-scale CO problems. UDC offers a Divide-Conquer-Reunion (DCR) training method to eliminate the negative impact of a sub-optimal dividing policy. Employing a high-efficiency Graph Neural Network (GNN) for global instance dividing and a fixed-length sub-path solver for conquering divided sub-problems, the proposed UDC framework demonstrates extensive applicability, achieving superior performance in 10 representative large-scale CO problems. The code is available at https://github.com/CIAM-Group/NCO_code/tree/main/single_objective/UDC-Large-scale-CO-master.
• Abstract（参考訳）: 単一段階のニューラル組合せ最適化は、専門家の知識を必要とせず、様々な小規模組合せ最適化(CO)問題に対してほぼ最適な結果を得た。 しかし, 大規模CO問題に適用した場合, 高い性能低下がみられた。 近年,大規模なCO問題に対処する上で,二段階のニューラル手法が効率性を示した。 しかしながら, これらの手法の性能は, 分割法や征服法において問題固有のヒューリスティックに大きく依存しており, 一般のCO問題への適用性を制限している。 さらに、これらの手法は個別のトレーニングスキームを採用し、分割戦略と征服戦略の相互依存性を無視し、しばしば準最適解につながる。 これらの欠点に対処するため、本論文では、一般的な大規模CO問題を解決するための統一的なニューラルネットワーク分割・コンカフレームワーク(UDC)を開発する。 UDCはDCR(Divide-Conquer-Reunion)トレーニング手法を提供し、準最適分割ポリシーの負の影響を排除する。 大域的なインスタンス分割に高効率グラフニューラルネットワーク(GNN)と分割サブプロブレムを克服するための固定長サブパスソルバを用いることで、提案したUDCフレームワークは、広範囲な適用性を示し、10の大規模CO問題において優れた性能を実現する。 コードはhttps://github.com/CIAM-Group/NCO_code/tree/main/single_objective/UDC-Large-scale-CO-masterで公開されている。

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