論文の概要: Study of Robust Features in Formulating Guidance for Heuristic Algorithms for Solving the Vehicle Routing Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06129v1
• Date: Fri, 08 Aug 2025 08:50:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 20:39:06.150271
• Title: Study of Robust Features in Formulating Guidance for Heuristic Algorithms for Solving the Vehicle Routing Problem
• Title（参考訳）: 車両経路問題の解法のためのヒューリスティックアルゴリズムの定式化誘導におけるロバスト特性の検討
• Authors: Bachtiar Herdianto, Romain Billot, Flavien Lucas, Marc Sevaux,
• Abstract要約: 車両問題ルーティング(VRP)は、多くの現実世界のアプリケーションにおいて、メタヒューリスティックアルゴリズムを用いて解決される複雑な最適化問題である。 近年の研究では、最適化における解の構造的特性として機械学習が利用できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0999222360659613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The Vehicle Routing Problem (VRP) is a complex optimization problem with numerous real-world applications, mostly solved using metaheuristic algorithms due to its $\mathcal{NP}$-Hard nature. Traditionally, these metaheuristics rely on human-crafted designs developed through empirical studies. However, recent research shows that machine learning methods can be used the structural characteristics of solutions in combinatorial optimization, thereby aiding in designing more efficient algorithms, particularly for solving VRP. Building on this advancement, this study extends the previous research by conducting a sensitivity analysis using multiple classifier models that are capable of predicting the quality of VRP solutions. Hence, by leveraging explainable AI, this research is able to extend the understanding of how these models make decisions. Finally, our findings indicate that while feature importance varies, certain features consistently emerge as strong predictors. Furthermore, we propose a unified framework able of ranking feature impact across different scenarios to illustrate this finding. These insights highlight the potential of feature importance analysis as a foundation for developing a guidance mechanism of metaheuristic algorithms for solving the VRP.
• Abstract（参考訳）: 車両ルーティング問題(英: Vehicle Routing Problem、VRP)は、多くの現実世界のアプリケーションを扱う複雑な最適化問題であり、主に$\mathcal{NP}$-Hardの性質からメタヒューリスティックアルゴリズムを用いて解決される。 伝統的に、これらのメタヒューリスティックは経験的な研究を通じて開発された人造デザインに依存している。 しかし、最近の研究では、機械学習手法が組合せ最適化における解の構造的特性を利用でき、それによってより効率的なアルゴリズム、特にVRPの解法の設計を支援することが示されている。 本研究は,VRPソリューションの品質を予測可能な複数の分類器モデルを用いて感度解析を行うことにより,従来の研究を拡張した。 したがって、この研究は説明可能なAIを活用することで、これらのモデルがどのように意思決定を行うかを理解することができる。 最後に,特徴の重要度は異なるものの,特定の特徴が常に強い予測因子として現れることを示す。 さらに、この発見を説明するために、さまざまなシナリオにまたがる機能への影響をランキングできる統合フレームワークを提案する。 これらの知見は,VRP解決のためのメタヒューリスティックアルゴリズムのガイダンスメカニズム開発の基礎として,特徴重要度分析の可能性を強調している。

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