論文の概要: VAGPO: Vision-augmented Asymmetric Group Preference Optimization for the Routing Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01774v1
- Date: Sun, 03 Aug 2025 14:19:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.057243
- Title: VAGPO: Vision-augmented Asymmetric Group Preference Optimization for the Routing Problems
- Title（参考訳）: VAGPO: ルーティング問題に対するビジョン強化された非対称群予測最適化
- Authors: Shiyan Liu, Bohan Tan, Yan Jin,
- Abstract要約: ルーティング問題の解法として,視覚拡張型非対称グループ優先最適化(VAGPO)を提案する。
ResNetベースのビジュアルエンコーディングとTransformerベースのシーケンシャルモデリングを活用することで、VAGPOは空間構造と時間的依存関係の両方をキャプチャする。
実験結果から,提案したVAGPOは競争力の高いソリューション品質を実現するだけでなく,再学習なしに大規模インスタンスに強力な一般化を示すことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.150410718150006
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The routing problems such as the Traveling Salesman Problem (TSP) and the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) are well-known combinatorial optimization challenges with broad practical relevance. Recent data-driven optimization methods have made significant progress, yet they often face limitations in training efficiency and generalization to large-scale instances. In this paper, we propose a novel Vision-Augmented Asymmetric Group Preference Optimization (VAGPO) approach for solving the routing problems. By leveraging ResNet-based visual encoding and Transformer-based sequential modeling, VAGPO captures both spatial structure and temporal dependencies. Furthermore, we introduce an asymmetric group preference optimization strategy that significantly accelerates convergence compared to commonly used policy gradient methods. Experimental results on TSP and CVRP benchmarks show that the proposed VAGPO not only achieves highly competitive solution quality but also exhibits strong generalization to larger instances (up to 1000 nodes) without re-training, highlighting its effectiveness in both learning efficiency and scalability.
- Abstract（参考訳）: トラベリングセールスマン問題 (TSP) やキャパシタントカールーティング問題 (CVRP) といったルーティング問題は、幅広い実用性を持った組合せ最適化問題としてよく知られている。
最近のデータ駆動最適化手法は大きな進歩を遂げているが、訓練効率と大規模インスタンスへの一般化の限界に直面していることが多い。
本稿では、ルーティング問題を解決するために、新しいビジョン強化非対称グループ優先最適化(VAGPO)手法を提案する。
ResNetベースのビジュアルエンコーディングとTransformerベースのシーケンシャルモデリングを活用することで、VAGPOは空間構造と時間的依存関係の両方をキャプチャする。
さらに、一般的な政策勾配法と比較して収束を著しく加速する非対称なグループ選好最適化戦略を導入する。
TSP と CVRP ベンチマークの実験結果から,提案した VAGPO は競争力の高いソリューション品質を実現するだけでなく,再トレーニングを行わずに大規模インスタンス(最大1000ノード) に強力な一般化を実現し,学習効率とスケーラビリティの両面での有効性を浮き彫りにしている。
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