Core Concepts
다양한 차량 경로 문제를 단일 모델로 효과적으로 해결하기 위해 속성 구성을 통한 다중 과제 학습 접근법을 제안한다.
Abstract
이 논문은 차량 경로 문제(VRP)를 다양한 속성의 조합으로 간주하고, 단일 모델로 이를 동시에 해결하는 다중 과제 학습 접근법을 제안한다.
구체적으로:
VRP 문제를 용량(C), 시간 창(TW), 개방 경로(O), 역 배송(B), 기간 제한(L) 등의 속성 조합으로 정의한다.
속성 구성 블록을 포함한 통합 주의 모델을 개발하여 다양한 VRP를 단일 모델로 해결한다.
11개의 VRP 문제에 대해 실험을 수행하였으며, 기존 접근법 대비 평균 격차를 20% 이상에서 5% 수준으로 크게 개선하였다.
벤치마크 데이터셋과 실제 물류 응용 사례에서도 큰 성능 향상을 보였다.
이를 통해 새로운 VRP 문제에 대한 제로 샷 일반화 능력을 입증하였다.
Stats
차량 용량이 3인 경우 최대 경로 길이는 3이다.
시간 창 제약으로 인해 일부 노드를 방문할 수 없게 된다.
역 배송 고객의 수요는 음수 값을 가진다.
Quotes
"다양한 VRP를 단일 모델로 효과적으로 해결하기 위해 속성 구성을 통한 다중 과제 학습 접근법을 제안한다."
"11개의 VRP 문제에 대한 실험 결과, 기존 접근법 대비 평균 격차를 20% 이상에서 5% 수준으로 크게 개선하였다."
"벤치마크 데이터셋과 실제 물류 응용 사례에서도 큰 성능 향상을 보였다."