論文の概要: Large-scale Urban Facility Location Selection with Knowledge-informed Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01588v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 04:04:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 02:53:07.870096
• Title: Large-scale Urban Facility Location Selection with Knowledge-informed Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 知識インフォームド強化学習による大規模都市施設選定
• Authors: Hongyuan Su, Yu Zheng, Jingtao Ding, Depeng Jin, Yong Li,
• Abstract要約: 施設配置問題 (FLP) は、アクセシビリティを最大化する施設を戦略的に配置することを目的とした古典的な最適化課題である。 超高速な推論速度で準最適解を生成できる大規模都市FLPの解法に適した強化学習法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.418145526587313
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The facility location problem (FLP) is a classical combinatorial optimization challenge aimed at strategically laying out facilities to maximize their accessibility. In this paper, we propose a reinforcement learning method tailored to solve large-scale urban FLP, capable of producing near-optimal solutions at superfast inference speed. We distill the essential swap operation from local search, and simulate it by intelligently selecting edges on a graph of urban regions, guided by a knowledge-informed graph neural network, thus sidestepping the need for heavy computation of local search. Extensive experiments on four US cities with different geospatial conditions demonstrate that our approach can achieve comparable performance to commercial solvers with less than 5\% accessibility loss, while displaying up to 1000 times speedup. We deploy our model as an online geospatial application at https://huggingface.co/spaces/randommmm/MFLP.
• Abstract（参考訳）: 施設配置問題 (FLP) は、施設のアクセシビリティを最大化するために戦略的に施設を配置することを目的とした古典的な組合せ最適化の課題である。 本稿では,超高速な推論速度でほぼ最適解を生成できる大規模都市FLPの解法に適した強化学習手法を提案する。 我々は,局所探索から本態的なスワップ操作を蒸留し,知識インフォームドグラフニューラルネットワークによって誘導された都市域のグラフ上のエッジをインテリジェントに選択することにより,局所探索の重い計算の必要性を補足する。 地理的条件の異なる4つのアメリカの都市での大規模な実験により、我々の手法は、アクセシビリティ損失が5倍未満の商用解決器に匹敵する性能を達成できる一方で、最大1000倍の速度で表示できることが示されている。 当社のモデルは、https://huggingface.co/spaces/randommmm/MFLPで、オンライン地理空間アプリケーションとしてデプロイしています。

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