論文の概要: Normalized Cut with Reinforcement Learning in Constrained Action Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13986v2
• Date: Fri, 23 May 2025 06:35:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 13:31:15.783158
• Title: Normalized Cut with Reinforcement Learning in Constrained Action Space
• Title（参考訳）: 拘束行動空間における強化学習による正規化カット
• Authors: Qize Jiang, Linsey Pang, Alice Gatti, Mahima Aggarwal, Giovanna Vantini, Xiaosong Ma, Weiwei Sun, Sanjay Chawla,
• Abstract要約: 本稿では、制約されたアクション空間を用いて、正規化されたカット問題を事前定義されたテンプレートインスタンスへ誘導する最初のRLソリューションを提案する。 輸送ネットワークを例として、ウェッジとリングのグラフ分割を形作るWedge and Ring Transformerを作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.817172228740523
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement Learning (RL) has emerged as an important paradigm to solve combinatorial optimization problems primarily due to its ability to learn heuristics that can generalize across problem instances. However, integrating external knowledge that will steer combinatorial optimization problem solutions towards domain appropriate outcomes remains an extremely challenging task. In this paper, we propose the first RL solution that uses constrained action spaces to guide the normalized cut problem towards pre-defined template instances. Using transportation networks as an example domain, we create a Wedge and Ring Transformer that results in graph partitions that are shaped in form of Wedges and Rings and which are likely to be closer to natural optimal partitions. However, our approach is general as it is based on principles that can be generalized to other domains.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、主に問題インスタンス全体にわたって一般化可能なヒューリスティックを学習する能力のために、組合せ最適化問題を解決する重要なパラダイムとして登場した。 しかし、組合せ最適化問題の解をドメインの適切な結果に導いてくれる外部知識の統合は、依然として極めて難しい課題である。 本稿では、制約されたアクション空間を用いて、正規化されたカット問題を事前定義されたテンプレートインスタンスへ誘導する最初のRLソリューションを提案する。 輸送ネットワークを例として用いた Wedge and Ring Transformer は,Wedges や Rings の形をしたグラフ分割を生み出す。 しかし、我々のアプローチは、他のドメインに一般化できる原則に基づいているため、一般的である。

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