論文の概要: Beyond the Heatmap: A Rigorous Evaluation of Component Impact in MCTS-Based TSP Solvers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09238v2
- Date: Fri, 16 May 2025 07:31:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-19 14:36:11.577393
- Title: Beyond the Heatmap: A Rigorous Evaluation of Component Impact in MCTS-Based TSP Solvers
- Title（参考訳）: ヒートマップを超えて:MCTSベースのTSPソリューションにおけるコンポーネントインパクトの厳密な評価
- Authors: Xuanhao Pan, Chenguang Wang, Chaolong Ying, Ye Xue, Tianshu Yu,
- Abstract要約: Heatmap + Monte Carlo Tree Search (MCTS)' のパラダイムは、最近トラベルセールスマン問題 (TSP) を解決するための重要なフレームワークとして登場した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.388824026057735
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The ``Heatmap + Monte Carlo Tree Search (MCTS)'' paradigm has recently emerged as a prominent framework for solving the Travelling Salesman Problem (TSP). While considerable effort has been devoted to enhancing heatmap sophistication through advanced learning models, this paper rigorously examines whether this emphasis is justified, critically assessing the relative impact of heatmap complexity versus MCTS configuration. Our extensive empirical analysis across diverse TSP scales, distributions, and benchmarks reveals two pivotal insights: 1) The configuration of MCTS strategies significantly influences solution quality, underscoring the importance of meticulous tuning to achieve optimal results and enabling valid comparisons among different heatmap methodologies. 2) A rudimentary, parameter-free heatmap based on the intrinsic $k$-nearest neighbor structure of TSP instances, when coupled with an optimally tuned MCTS, can match or surpass the performance of more sophisticated, learned heatmaps, demonstrating robust generalizability on problem scale and distribution shift. To facilitate rigorous and fair evaluations in future research, we introduce a streamlined pipeline for standardized MCTS hyperparameter tuning. Collectively, these findings challenge the prevalent assumption that heatmap complexity is the primary determinant of performance, advocating instead for a balanced integration and comprehensive evaluation of both learning and search components within this paradigm. Our code is available at: https://github.com/LOGO-CUHKSZ/rethink_mcts_tsp.
- Abstract（参考訳）: The `Heatmap + Monte Carlo Tree Search (MCTS)' パラダイムは、最近トラベルセールスマン問題 (TSP) を解決するための重要なフレームワークとして登場した。
先進的な学習モデルによる熱マップの高度化に多大な努力が注がれているが、本論文では、この強調が正当であるかどうかを厳格に検討し、MCTS構成に対する熱マップの複雑さの相対的影響を批判的に評価する。
多様なTSPスケール、分布、ベンチマークにまたがる広範な実証分析は、以下の2つの重要な洞察を明らかにします。
1)MCTS戦略の設定は解の質に大きく影響し, 最適結果を得るための厳密なチューニングの重要性を強調し, 異なる熱マップ手法の有効比較を可能にした。
2) TSP インスタンスの固有の $k$-nearest 近傍構造に基づく初歩的パラメータフリーヒートマップは,最適に調整された MCTS と組み合わせることで,より高度で学習されたヒートマップの性能に適合し,問題スケールや分布シフトに対する堅牢な一般化性を示すことができる。
今後の研究において厳密かつ公平な評価を容易にするため,標準化されたMCTSハイパーパラメータチューニングのための合理化パイプラインを導入する。
これらの知見は、熱マップの複雑さが性能の主要な決定要因であるという一般的な仮定に挑戦し、その代わりに、このパラダイムにおける学習要素と探索要素のバランスの取れた統合と包括的評価を提唱する。
私たちのコードは、https://github.com/LOGO-CUHKSZ/rethink_mcts_tspで利用可能です。
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