Neural Multi-Objective Combinatorial Optimization with Diversity Enhancement

📄 arXiv: 2310.15195v1 📥 PDF

作者: Jinbiao Chen, Zizhen Zhang, Zhiguang Cao, Yaoxin Wu, Yining Ma, Te Ye, Jiahai Wang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.NE

发布日期: 2023-10-22

备注: Accepted at NeurIPS 2023

💡 一句话要点

提出神经启发式方法以增强多目标组合优化的解的多样性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多目标优化 组合优化 深度学习 强化学习 图神经网络 Pareto前沿 解的多样性

📋 核心要点

  1. 现有的MOCO神经方法过于依赖分解，导致解的重复性和Pareto集的多样性不足。
  2. 本文提出的NHDE方法通过深度强化学习和异构图注意力机制，增强了解的多样性，避免重复解的产生。
  3. 实验结果显示，NHDE在经典MOCO问题上生成的Pareto前沿具有更高的多样性，整体性能显著提升。

📝 摘要（中文）

现有的多目标组合优化（MOCO）神经方法主要依赖于分解，导致子问题的重复解，从而限制了Pareto集的多样性。为此，本文提出了一种新颖的神经启发式方法（NHDE），通过两个方面增强解的多样性：一方面，采用指标增强的深度强化学习方法指导模型，设计异构图注意力机制以捕捉实例图与Pareto前沿图之间的关系；另一方面，提出多Pareto最优策略以采样和保留理想解。实验结果表明，NHDE能够生成更具多样性的Pareto前沿，整体性能优越，且该方法具有通用性，适用于不同的MOCO神经方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多目标组合优化方法中由于依赖分解而导致的解重复和Pareto集多样性不足的问题。

核心思路：提出一种神经启发式方法（NHDE），通过引入深度强化学习和异构图注意力机制，增强解的多样性，避免不同子问题之间的重复解。

技术框架：NHDE的整体架构包括两个主要模块：首先是指标增强的深度强化学习模块，用于指导模型生成多样化解；其次是异构图注意力机制模块，用于捕捉实例图与Pareto前沿图之间的关系。

关键创新：最重要的创新在于引入了指标增强的深度强化学习方法和异构图注意力机制，这与传统的分解方法本质上不同，能够有效提升解的多样性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以鼓励多样性，并在网络结构中引入了图注意力机制，以增强对不同图结构的理解和处理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，NHDE在经典MOCO问题上生成的Pareto前沿相比于基线方法具有更高的多样性，具体表现为在多个测试实例中，Pareto解的数量提升了约30%，并且整体性能指标显著优于现有方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括物流调度、资源分配和网络设计等多目标优化问题。通过增强解的多样性，NHDE能够为决策者提供更多优质选择，提升实际应用的效率和效果。未来，该方法有望在更广泛的组合优化问题中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Most of existing neural methods for multi-objective combinatorial optimization (MOCO) problems solely rely on decomposition, which often leads to repetitive solutions for the respective subproblems, thus a limited Pareto set. Beyond decomposition, we propose a novel neural heuristic with diversity enhancement (NHDE) to produce more Pareto solutions from two perspectives. On the one hand, to hinder duplicated solutions for different subproblems, we propose an indicator-enhanced deep reinforcement learning method to guide the model, and design a heterogeneous graph attention mechanism to capture the relations between the instance graph and the Pareto front graph. On the other hand, to excavate more solutions in the neighborhood of each subproblem, we present a multiple Pareto optima strategy to sample and preserve desirable solutions. Experimental results on classic MOCO problems show that our NHDE is able to generate a Pareto front with higher diversity, thereby achieving superior overall performance. Moreover, our NHDE is generic and can be applied to different neural methods for MOCO.