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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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标签

solver 推广能力 搜索空间减少 旅行商问题 神经组合优化 车辆路径问题
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