Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised Learning for Quadratic Assignment

論文の概要: Unsupervised Learning for Quadratic Assignment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20001v1
Date: Tue, 25 Mar 2025 18:37:46 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-27 13:21:48.989611
Title: Unsupervised Learning for Quadratic Assignment
Title（参考訳）: 二次アサインメントのための教師なし学習
Authors: Yimeng Min, Carla P. Gomes,
Abstract要約: PLUME検索は、非自己回帰的なアプローチで置換に基づく損失を用いて問題インスタンスから直接学習する。本稿では,様々な最適化問題を含むNP-hard問題である代入問題に対して,その性能を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.652280460904375
License:
Abstract: We introduce PLUME search, a data-driven framework that enhances search efficiency in combinatorial optimization through unsupervised learning. Unlike supervised or reinforcement learning, PLUME search learns directly from problem instances using a permutation-based loss with a non-autoregressive approach. We evaluate its performance on the quadratic assignment problem, a fundamental NP-hard problem that encompasses various combinatorial optimization problems. Experimental results demonstrate that PLUME search consistently improves solution quality. Furthermore, we study the generalization behavior and show that the learned model generalizes across different densities and sizes.
Abstract（参考訳）: 我々は、教師なし学習による組合せ最適化において、探索効率を向上させるデータ駆動型フレームワークであるPLUME検索を紹介する。教師付き学習や強化学習とは異なり、PLUME検索は、非自己回帰的なアプローチで置換に基づく損失を使用して問題インスタンスから直接学習する。本稿では,組み合わせ最適化問題を含む基本NPハード問題である2次代入問題に対して,その性能を評価する。実験の結果,PLUME探索は解の質を継続的に改善することがわかった。さらに,一般化の挙動を考察し,学習モデルが様々な密度や大きさにわたって一般化することを示す。

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