論文の概要: Reinforcement Learning in Operational Research: A Technical Review and Practical Roadmap

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.24750v1
• Date: Mon, 21 Sep 2026 15:17:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-22 20:29:01.356756
• Title: Reinforcement Learning in Operational Research: A Technical Review and Practical Roadmap
• Title（参考訳）: 運用研究における強化学習 : 技術的レビューと実践的ロードマップ
• Abstract要約: 複雑なシステムにおけるリアルタイムなデータ駆動意思決定への需要は、オペレーションリサーチ(OR)方法論に圧力をかけています。 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、強力な学習能力と計算能力を提供する補完的アプローチとして登場した。 近年の研究では、動的意思決定問題に対処するため、RLとORを統合することへの関心が高まっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The growing demand for real-time, data-driven decision-making in complex and dynamic systems is placing increasing pressure on traditional Operational Research (OR) methodologies. Reinforcement learning (RL) has emerged as a complementary approach, offering strong learning and computational capabilities for sequential decision-making in dynamic and uncertain environments. Recent research shows an increasing interest in integrating RL with OR to address dynamic decision-making problems, enhance heuristic and exact methods for combinatorial optimization, and support the development of digital replicas of operational systems. The overarching goal across these efforts is to leverage the learning capabilities of RL to strengthen traditional OR algorithms, improving solution quality, computational efficiency, and robustness. Given the diversity of integration approaches and application settings, there is a clear need for a systematic and technically detailed review of how RL empowers OR methods. To address this gap, this paper presents a structured review of three key roles that RL plays in empowering OR: (i) solving sequential decision-making problems in dynamic environments, (ii) serving as an end-to-end solution method or as a component integrated within heuristic and exact OR methods for combinatorial optimization problems, and (iii) facilitating extended reality analysis through integration with digital twin systems. We critically synthesize recent advances across these roles, highlighting their advantages, implementation requirements, limitations, and challenges. Finally, based on these insights, we outline a roadmap for future research to further advance the methodological and practical integration of RL and OR.
• Abstract（参考訳）: 複雑・動的システムにおけるリアルタイム・データ駆動意思決定への需要の高まりは、従来のオペレーションリサーチ(OR)手法への圧力を強めている。 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は, 動的かつ不確実な環境下での逐次的意思決定において, 強力な学習能力と計算能力を提供する補完的アプローチとして登場した。 近年、RLとORの統合に関心が高まり、動的意思決定問題に対処し、ヒューリスティックで正確な組合せ最適化手法を強化し、運用システムのデジタルレプリカの開発を支援している。 これらの取り組みの包括的な目標は、RLの学習能力を活用して従来のORアルゴリズムを強化し、ソリューションの品質、計算効率、堅牢性を改善することである。 統合アプローチとアプリケーション設定の多様性を考えると、RLがORメソッドをどのように強化するかを体系的で技術的に詳細にレビューする必要があることは明らかです。 このギャップに対処するために,本稿では,RLがORの強化に果たす3つの重要な役割について,構造化されたレビューを行う。 一 動的環境における逐次的意思決定問題を解決すること。 二 組合せ最適化問題において、エンドツーエンドの解法として、又はヒューリスティックかつ正確なOR法に組み込まれたコンポーネントとして機能すること。 三 デジタル双対システムとの統合による拡張現実分析の促進。 これらの役割における最近の進歩を批判的に合成し、それらの利点、実装要件、制限、課題を強調します。 最後に、これらの知見に基づいて、RLとORの方法論的および実践的な統合をさらに進めるため、今後の研究のロードマップを概説する。

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