RouteFinder: Towards Foundation Models for Vehicle Routing Problems

📄 arXiv: 2406.15007v4 📥 PDF

作者: Federico Berto, Chuanbo Hua, Nayeli Gast Zepeda, André Hottung, Niels Wouda, Leon Lan, Junyoung Park, Kevin Tierney, Jinkyoo Park

分类: cs.AI

发布日期: 2024-06-21 (更新: 2025-09-15)

备注: TMLR 2025. A previous version of this work was presented as Oral at the ICML 2024 FM-Wild Workshop

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

RouteFinder：面向车辆路径问题的通用基础模型框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 车辆路径问题 基础模型 强化学习 Transformer 多任务学习

📋 核心要点

  1. 现有VRP方法难以泛化到不同变体，RouteFinder旨在构建一个能处理多种VRP变体的通用模型。
  2. RouteFinder通过统一的VRP环境和全局属性嵌入，将不同VRP变体视为具有不同属性的广义问题子集。
  3. 实验表明，RouteFinder在48个VRP变体上优于现有方法，证明了其泛化能力和有效性。

📝 摘要（中文）

本文介绍RouteFinder，一个全面的基础模型框架，旨在解决不同的车辆路径问题（VRP）变体。我们的核心思想是，VRP的基础模型应该能够通过将每个变体视为具有不同属性的广义问题的子集来表示这些变体。我们提出了一个统一的VRP环境，能够有效地处理这些属性的任何组合。RouteFinder模型利用基于Transformer的现代编码器和全局属性嵌入来改善任务表示。此外，我们引入了两种强化学习技术来增强多任务性能：混合批次训练，它能够同时训练不同的变体；以及多变体奖励归一化，以平衡不同的奖励尺度。最后，我们提出了高效的适配器层，可以针对具有未见属性的新变体进行微调。在48个VRP变体上的大量实验表明，RouteFinder优于最近最先进的学习方法。我们的代码已在https://github.com/ai4co/routefinder上公开。

🔬 方法详解

问题定义：车辆路径问题（VRP）存在多种变体，例如带容量约束的VRP（CVRP）、带时间窗的VRP（VRPTW）等。现有方法通常针对特定变体设计，难以泛化到其他变体。这限制了模型的通用性和实际应用价值。

核心思路：RouteFinder的核心思路是将不同的VRP变体视为一个广义VRP问题的不同子集，每个子集具有不同的属性。通过学习一个能够理解和处理这些属性的通用模型，可以实现对不同VRP变体的统一建模和求解。这样设计的目的是为了提高模型的泛化能力和适应性。

技术框架：RouteFinder的整体框架包括以下几个主要模块：1) 统一的VRP环境：用于处理不同VRP变体的数据输入和输出；2) 基于Transformer的编码器：用于学习VRP实例的表示；3) 全局属性嵌入：用于表示不同VRP变体的属性信息；4) 强化学习训练：使用混合批次训练和多变体奖励归一化来优化模型；5) 适配器层：用于快速适应新的VRP变体。

关键创新：RouteFinder的关键创新在于其通用性建模方法，即将不同的VRP变体视为一个广义问题的子集，并通过全局属性嵌入来区分不同的变体。这种方法与现有方法针对特定变体设计的思路截然不同，使得模型能够更好地泛化到新的变体。

关键设计：RouteFinder的关键设计包括：1) 使用Transformer编码器来学习VRP实例的表示，Transformer具有强大的序列建模能力；2) 使用全局属性嵌入来表示不同VRP变体的属性信息，例如容量约束、时间窗等；3) 使用混合批次训练来同时训练不同变体，提高模型的泛化能力；4) 使用多变体奖励归一化来平衡不同变体的奖励尺度，避免模型偏向于某些变体；5) 使用适配器层来快速适应新的VRP变体，降低微调成本。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RouteFinder在48个VRP变体上进行了广泛的实验，结果表明其性能优于现有的最先进方法。具体而言，RouteFinder在多个VRP变体上取得了显著的性能提升，例如在CVRP和VRPTW等经典问题上，RouteFinder的解的质量和求解速度均优于现有方法。这些实验结果充分证明了RouteFinder的有效性和泛化能力。

🎯 应用场景

RouteFinder具有广泛的应用前景，可用于物流配送、交通运输、供应链管理等领域。通过对不同VRP变体的统一建模，可以提高车辆调度效率，降低运输成本，优化资源配置。该研究的成果有助于推动智能物流和智慧交通的发展，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This paper introduces RouteFinder, a comprehensive foundation model framework to tackle different Vehicle Routing Problem (VRP) variants. Our core idea is that a foundation model for VRPs should be able to represent variants by treating each as a subset of a generalized problem equipped with different attributes. We propose a unified VRP environment capable of efficiently handling any combination of these attributes. The RouteFinder model leverages a modern transformer-based encoder and global attribute embeddings to improve task representation. Additionally, we introduce two reinforcement learning techniques to enhance multi-task performance: mixed batch training, which enables training on different variants at once, and multi-variant reward normalization to balance different reward scales. Finally, we propose efficient adapter layers that enable fine-tuning for new variants with unseen attributes. Extensive experiments on 48 VRP variants show RouteFinder outperforms recent state-of-the-art learning methods. Our code is publicly available at https://github.com/ai4co/routefinder.