論文の概要: Decomposability-Guaranteed Cooperative Coevolution for Large-Scale Itinerary Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06121v1
• Date: Fri, 06 Jun 2025 14:31:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.513752
• Title: Decomposability-Guaranteed Cooperative Coevolution for Large-Scale Itinerary Planning
• Title（参考訳）: 大規模反復計画のための分解性保証協調進化
• Authors: Ziyu Zhang, Peilan Xu, Yuetong Sun, Yuhui Shi, Wenjian Luo,
• Abstract要約: 大規模反復計画は、旅行セールスマン問題の変種である。 本稿では,大規模反復計画の分解可能性について分析する。 本稿では,大規模反復計画のための新しい多目的協調進化アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.565536870180592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale itinerary planning is a variant of the traveling salesman problem, aiming to determine an optimal path that maximizes the collected points of interest (POIs) scores while minimizing travel time and cost, subject to travel duration constraints. This paper analyzes the decomposability of large-scale itinerary planning, proving that strict decomposability is difficult to satisfy, and introduces a weak decomposability definition based on a necessary condition, deriving the corresponding graph structures that fulfill this property. With decomposability guaranteed, we propose a novel multi-objective cooperative coevolutionary algorithm for large-scale itinerary planning, addressing the challenges of component imbalance and interactions. Specifically, we design a dynamic decomposition strategy based on the normalized fitness within each component, define optimization potential considering component scale and contribution, and develop a computational resource allocation strategy. Finally, we evaluate the proposed algorithm on a set of real-world datasets. Comparative experiments with state-of-the-art multi-objective itinerary planning algorithms demonstrate the superiority of our approach, with performance advantages increasing as the problem scale grows.
• Abstract（参考訳）: 大規模反復計画は,旅行時間とコストを最小限に抑えつつ,収集した関心点(POI)スコアを最大化する最適な経路を決定することを目的とした,旅行セールスマン問題の変種である。 本稿では,大規模反復計画の分解可能性を分析し,厳密な分解可能性を満たすことが困難であることを証明し,その特性を満たすグラフ構造を導出して,必要条件に基づいて弱い分解可能性の定義を導入する。 分解性を保証することで,大規模反復計画のための多目的協調進化アルゴリズムを提案し,コンポーネントの不均衡と相互作用の課題に対処する。 具体的には、各コンポーネント内の正規化適合度に基づいて動的分解戦略を設計し、コンポーネントのスケールとコントリビューションを考慮した最適化ポテンシャルを定義し、計算資源割り当て戦略を開発する。 最後に,提案アルゴリズムを実世界のデータセット上で評価する。 最先端の多目的反復計画アルゴリズムとの比較実験は,問題スケールが大きくなるにつれて性能上の優位性が高くなるとともに,我々のアプローチの優位性を示すものである。

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