Application of the Nested Rollout Policy Adaptation Algorithm to the Traveling Salesman Problem with Time Windows

Tristan Cazenave 1 Fabien Teytaud 1, 2
1 LAMSADE - Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision
2 HEC Paris - Ecole des Hautes Etudes Commerciales
Abstract : In this paper, we are interested in the minimization of the travel cost of the traveling salesman problem with time windows. In order to do this minimization we use a Nested Rollout Policy Adaptation (NRPA) algorithm. NRPA has multiple levels and maintains the best tour at each level. It consists in learning a rollout policy at each level. We also show how to improve the original algorithm with a modified rollout policy that helps NRPA to avoid time windows violations.
Keywords : Nested Monte-Carlo Nested Rollout Policy Adaptation Trav- eling Salesman Problem with Time Windows
Type de document :
Communication dans un congrès
LION, Jan 2012, Paris, France. pp.42 - 54, 2012, Learning and Intelligent Optimization. 〈10.1007/978-3-642-34413-8_4〉
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Contributeur : Fabien Teytaud <>
Soumis le : jeudi 1 décembre 2016 - 11:15:25
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:17:30
Document(s) archivé(s) le : mardi 21 mars 2017 - 12:58:20

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Tristan Cazenave, Fabien Teytaud. Application of the Nested Rollout Policy Adaptation Algorithm to the Traveling Salesman Problem with Time Windows. LION, Jan 2012, Paris, France. pp.42 - 54, 2012, Learning and Intelligent Optimization. 〈10.1007/978-3-642-34413-8_4〉. 〈hal-01406457〉

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