論文の概要: Parallel AutoRegressive Models for Multi-Agent Combinatorial Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03811v2
- Date: Wed, 05 Feb 2025 09:49:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-06 14:24:35.716005
- Title: Parallel AutoRegressive Models for Multi-Agent Combinatorial Optimization
- Title（参考訳）: 多元組合せ最適化のための並列自己回帰モデル
- Authors: Federico Berto, Chuanbo Hua, Laurin Luttmann, Jiwoo Son, Junyoung Park, Kyuree Ahn, Changhyun Kwon, Lin Xie, Jinkyoo Park,
- Abstract要約: マルチエージェントタスクのための高品質なソリューションを効率的に構築するための強化学習フレームワークを提案する。
PARCOは,(1)並列ソリューション構築において効果的なエージェント協調を可能にするトランスフォーマーベースの通信層,(2)低レイテンシ,並列エージェント決定のためのマルチポインタ機構,(3)優先度ベースのコンフリクトハンドラの3つの重要なコンポーネントを統合する。
提案手法が最先端の学習手法より優れているマルチエージェント車両ルーティングおよびスケジューリング問題においてPARCOを評価し,強力な一般化能力と計算効率を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.392822956504848
- License:
- Abstract: Combinatorial optimization problems involving multiple agents are notoriously challenging due to their NP-hard nature and the necessity for effective agent coordination. Despite advancements in learning-based methods, existing approaches often face critical limitations, including suboptimal agent coordination, poor generalizability, and high computational latency. To address these issues, we propose Parallel AutoRegressive Combinatorial Optimization (PARCO), a reinforcement learning framework designed to construct high-quality solutions for multi-agent combinatorial tasks efficiently. To this end, PARCO integrates three key components: (1) transformer-based communication layers to enable effective agent collaboration during parallel solution construction, (2) a multiple pointer mechanism for low-latency, parallel agent decision-making, and (3) priority-based conflict handlers to resolve decision conflicts via learned priorities. We evaluate PARCO in multi-agent vehicle routing and scheduling problems where our approach outperforms state-of-the-art learning methods and demonstrates strong generalization ability and remarkable computational efficiency. Code available at: https://github.com/ai4co/parco.
- Abstract（参考訳）: 複数のエージェントを含む組合せ最適化問題は、NPのハードな性質と効果的なエージェント調整の必要性により、非常に難しい。
学習ベースの手法の進歩にもかかわらず、既存のアプローチは、最適化エージェントの調整、一般化性の低さ、高い計算遅延など、重要な制限に直面していることが多い。
これらの課題に対処するために,マルチエージェント組合せタスクのための高品質なソリューションを構築するための強化学習フレームワークであるParallel AutoRegressive Combinatorial Optimization (PARCO)を提案する。
この目的のためにPARCOは,(1)トランスフォーマーベースの通信層による並列ソリューション構築時の効果的なエージェント協調を実現すること,(2)低レイテンシのためのマルチポインタ機構,(3)優先度ベースのコンフリクトハンドラによる意思決定競合の解決を優先的に行うこと,の3つの重要なコンポーネントを統合している。
提案手法が最先端の学習手法より優れているマルチエージェント車両ルーティングおよびスケジューリング問題においてPARCOを評価し,強力な一般化能力と計算効率を示す。
コードは、https://github.com/ai4co/parco.comで入手できる。
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