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Learning to Reduce Search Space for Generalizable Neural Routing Solver
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内容提要
该研究提出了一种基于学习的搜索空间减少方法，解决了现有神经组合优化方法在大规模问题上的推广能力不足。通过动态选择有前景的候选节点，显著降低搜索空间，同时保持解决方案质量。实验表明，该方法在100节点实例上训练后，成功推广至100万节点的旅行商问题及其他车辆路径问题。
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关键要点
- 该研究提出了一种基于学习的搜索空间减少方法。
- 现有神经组合优化方法在大规模问题上的推广能力不足。
- 通过动态选择有前景的候选节点，显著降低搜索空间。
- 该方法在保持解决方案质量的同时，成功推广至100万节点的旅行商问题及其他车辆路径问题。
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