論文の概要: Learning to Segment for Vehicle Routing Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01037v2
• Date: Fri, 26 Sep 2025 20:09:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 17:47:09.087491
• Title: Learning to Segment for Vehicle Routing Problems
• Title（参考訳）: 自動車経路問題に対するセグメンテーションの学習
• Authors: Wenbin Ouyang, Sirui Li, Yining Ma, Cathy Wu,
• Abstract要約: 車両ルーティング問題(VRPs)の最先端技術として広く認識されているイテレーティブ 本研究では, 解の大部分が安定であり, 探索を繰り返して変化しないため, 冗長な計算が生じる。 我々は、反復解法を高速化するために、FSTA(First-Segment-Then-Aggregate)分解技法の正式な研究を開拓した。 我々は3つのL2Seg変種を提示する:非自己回帰(グローバルに包括的だが局所的に無差別)、自己回帰(局所的に洗練されているが、グローバルに不足している)、およびそれらの相乗効果。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.833256268800323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Iterative heuristics are widely recognized as state-of-the-art for Vehicle Routing Problems (VRPs). In this work, we exploit a critical observation: a large portion of the solution remains stable, i.e., unchanged across search iterations, causing redundant computations, especially for large-scale VRPs with long subtours. To address this, we pioneer the formal study of the First-Segment-Then-Aggregate (FSTA) decomposition technique to accelerate iterative solvers. FSTA preserves stable solution segments during the search, aggregates nodes within each segment into fixed hypernodes, and focuses the search only on unstable portions. Yet, a key challenge lies in identifying which segments should be aggregated. To this end, we introduce Learning-to-Segment (L2Seg), a novel neural framework to intelligently differentiate potentially stable and unstable portions for FSTA decomposition. We present three L2Seg variants: non-autoregressive (globally comprehensive but locally indiscriminate), autoregressive (locally refined but globally deficient), and their synergy. Empirical results on CVRP and VRPTW show that L2Seg accelerates state-of-the-art solvers by 2x to 7x. We further provide in-depth analysis showing why synergy achieves the best performance. Notably, L2Seg is compatible with traditional, learning-based, and hybrid solvers, while supporting various VRPs.
• Abstract（参考訳）: 反復ヒューリスティックスは、車両ルーティング問題(VRP)の最先端技術として広く認識されている。 本研究では,解の大部分が安定であり,探索繰り返しによって変化しないため,特に長いサブターンを持つ大規模VRPに対して,冗長な計算が生じる。 そこで我々は,FSTA(First-Segment-Then-Aggregate)分解技術に関する公式な研究を開拓し,反復解法を高速化した。 FSTAは、検索中に安定した解セグメントを保持し、各セグメント内のノードを固定されたハイパーノードに集約し、不安定な部分のみに焦点をあてる。 しかし、重要な課題は、どのセグメントを集約すべきかを特定することである。 この目的のために、FSTA分解のための潜在的に安定かつ不安定な部分をインテリジェントに区別する新しいニューラルネットワークフレームワークであるL2Seg(Learning-to-Segment)を導入する。 我々は3つのL2Seg変種を提示する:非自己回帰(グローバルに包括的だが局所的に無差別)、自己回帰(局所的に洗練されているが、グローバルに不足)、およびそれらの相乗効果。 CVRPとVRPTWの実証結果は、L2Segが最先端の解法を2倍から7倍加速することを示している。 さらに、シナジーが最高のパフォーマンスを達成する理由を詳細に分析する。 特にL2Segは、さまざまなVRPをサポートしながら、従来の学習ベースのハイブリッドソルバと互換性がある。

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