重新思考解决大规模旅行推销员问题的“热图 + 蒙特卡洛树搜索”范式

 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。

本研究针对旅行推销员问题（TSP）的解决方案中“热图 + 蒙特卡洛树搜索”的范式进行重新审视，指出当前研究过于关注热图生成的复杂性，而忽视了蒙特卡洛树搜索的重要性。研究表明，简单的、无参数的热图来自TSP的内在$k$-最近特性，能够在性能上与复杂热图相抗衡，甚至超越，并且在不同规模上具有较好的通用性，从而对优化策略提出了新的视角。

本研究重新审视了旅行推销员问题中的“热图 + 蒙特卡洛树搜索”方法，强调简单热图的有效性，指出其性能可与复杂热图相媲美，甚至超越，提供了新的优化视角。

优化 性能 旅行推销员问题 热图 蒙特卡洛树搜索
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