KDD-BR 2021: Using Graph Neural Networks for Link Prediction in TSP Problem

  • Bruno Klaus de Aquino Afonso UNIFESP
  • Willian Dihanster Gomes de Oliveira UNIFESP
  • Jéssica Domingues Lamosa UNIFESP
  • Lilian Berton UNIFESP

Resumo


No problema do caixeiro viajante (TSP), o objetivo é encontrar uma rota que passe por todas as cidades e retorne à cidade de origem com a menor distância total percorrida. Como um problema NP-completo, encontrar soluções não é fácil, e várias heurísticas foram propostas. Atualmente, com o avanço no uso do Aprendizado de Máquina (AM), é possível usar o AM para prever conexões entre cidades na solução ótima. Nosso modelo, baseado em redes neurais de grafos, obteve uma pontuação F1 de 0,10645 na tabela de classificação pública do KDD-BR 2021, o suficiente para superar a solução gulosa. Isso mostra que o AM pode ser uma boa técnica para gerar soluções mais rapidamente ou até mesmo construir soluções melhores.

Palavras-chave: Graph-based neural networks, TSP problem, Machine Learning

Referências

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Publicado
29/11/2021
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AFONSO, Bruno Klaus de Aquino; OLIVEIRA, Willian Dihanster Gomes de; LAMOSA, Jéssica Domingues; BERTON, Lilian. KDD-BR 2021: Using Graph Neural Networks for Link Prediction in TSP Problem. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL (ENIAC), 18. , 2021, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 791-794. DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2021.18426.