論文の概要: AutoPref: Automatic Discovery of Task-Specific Preference Objectives for Neural Combinatorial Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.27953v1
• Date: Thu, 30 Jul 2026 10:01:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-31 21:37:00.501662
• Title: AutoPref: Automatic Discovery of Task-Specific Preference Objectives for Neural Combinatorial Optimization
• Title（参考訳）: AutoPref: ニューラルコンビネーション最適化のためのタスク特化選好対象の自動発見
• Authors: Shengda Gu, Kai Li, Xinyi Ke, Haobo Fu, Yifan Zhang, Jian Cheng,
• Abstract要約: 組合せ最適化問題は現実世界の多くの決定を下している。 NCOにおける自動選好対象発見のための最初のフレームワークであるAutoPrefを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.449211039167192
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Combinatorial optimization problems (COPs) underpin many real-world decisions, but their exponentially large search spaces make high-quality solutions costly to obtain. Neural combinatorial optimization (NCO) learns fast construction policies, typically with reinforcement learning (RL), while preference-based NCO improves sample efficiency by learning from relative solution quality. However, existing preference objectives combine two distinct design choices in manually specified, one-size-fits-all formulations: what learning signal to extract from each solution pair and how to weight each pair relative to the sampled set. We present AutoPref, the first LLM-guided framework for automated preference-objective discovery in NCO. AutoPref factorizes the objective into a pairwise loss program, which defines the learning signal, and a set-aware weighting program, which determines each pair's relative contribution. Their composition forms a unified programmatic objective space containing existing preference objectives as special cases. To make its search tractable, we introduce a staged conditional search strategy with behavioral gates that filter inadmissible programs before short-horizon training and evaluation. Across TSP, CVRP, FFSP, and JSSP, AutoPref consistently outperforms strong hand-designed baselines across problem scales, demonstrating the benefits and scalability of automated objective discovery for NCO.
• Abstract（参考訳）: 組合せ最適化問題(COP)は多くの実世界の決定を下しているが、その指数関数的に大きい探索空間は高品質な解を得るのにコストがかかる。 ニューラル組合せ最適化(NCO)は、通常強化学習(RL)で高速な構築ポリシーを学習する一方、嗜好に基づくNCOは相対的なソリューション品質から学習することでサンプル効率を改善する。 しかし、既存の選好目的は、各解対から抽出する学習信号と、サンプル集合に対する各ペアの重み付けの2つの異なる設計選択を、手動で指定した1サイズ全定式化と組み合わせている。 我々は,NCOにおける自動選好対象発見のための最初のLCM誘導フレームワークであるAutoPrefを紹介する。 AutoPrefは、目的を学習信号を定義するペアワイズ損失プログラムと、各ペアの相対的寄与を決定するセットアウェア重み付けプログラムに分解する。 それらの構成は、特別の場合として既存の嗜好目的を含む統一されたプログラム目的空間を形成する。 そこで本研究では, 短時間の訓練と評価の前に, 不許可なプログラムをフィルタリングする行動ゲート付き条件付きサーチ戦略を提案する。 TSP、CVRP、FFSP、JSSP全体で、AutoPrefは、問題スケール全体で強力な手設計のベースラインを一貫して上回り、NCOの自動目的発見のメリットとスケーラビリティを実証している。

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