所属：パナソニックコネクト株式会社 技術研究開発本部 知能システム研究所

概要：
目的　様々な組み合わせ最適化問題を、手作業によるヒューリスティックを少なく、あるいは全く使わずに解くアルゴリズムを自動的に構築するAI技術を開発する。
内容　深層学習を始めとする機械学習手法に基づく組み合わせ最適化問題を解く先行研究を評価し、これらの成果をもとにより効果的な改善モデルを開発する。
結果　以下2つの先行研究のモデルを巡回セールスマン問題に対して評価し、そこで明らかになった課題をもとにモデル改善のための切り口を蓄積した。
-Joshi, Chaitanya K., Thomas Laurent, and Xavier Bresson. "An efficient graph convolutional network technique for the travelling salesman problem." arXivpreprint arXiv:1906.01227 (2019).
-Chen, Lili, et al. "Decision transformer: Reinforcement learning via sequence modeling." Advances in neural information processing systems 34 (2021): 15084-15097.