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iMTSP: 用命令式学习解决最小 - 最大多旅行商问题
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了一种新颖的自我监督、双层优化学习框架（imperative MTSP），通过强制性学习将多旅行商问题（MTSP）分解为多个单旅行商问题（TSP），并使用控制变量梯度估计算法克服了梯度方差问题。实验证明该方法在大规模问题下比先进的强化学习基线收敛更快，并找到比Google OR-Tools MTSP求解器短80%的最优旅行路径。
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关键要点
- 提出了一种新颖的自我监督、双层优化学习框架（imperative MTSP）
- 通过强制性学习将多旅行商问题（MTSP）分解为多个单旅行商问题（TSP）
- 使用控制变量梯度估计算法克服了梯度方差问题
- 实验证明该方法在大规模问题下比先进的强化学习基线收敛更快
- 找到比Google OR-Tools MTSP求解器短80%的最优旅行路径
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