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Hierarchical Learning-based Graph Partitioning for Large-scale Vehicle Routing Problems
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于层次学习的图划分框架（HLGP），旨在解决容量限制车辆路径规划中的误聚类问题。该框架结合全局和局部划分策略，显著提升了车辆路径规划的求解能力，具有广泛的实用潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种基于层次学习的图划分框架（HLGP），旨在解决容量限制车辆路径规划中的误聚类问题。
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该框架结合全局和局部划分策略，以优化车辆路径规划的性能。
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研究表明，HLGP框架能够有效提升车辆路径规划的求解能力，具有广泛的实用潜力。
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