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合作！面向鲁棒性神经方法的路径规划问题
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原文中文，约2000字，阅读约需5分钟。
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内容提要
研究提出了一种集成协作神经框架（CNF），通过对抗训练提高车辆路径规划问题的鲁棒性和泛化能力。实验表明，CNF在多种攻击下表现有效。其他研究也探索了元学习、策略集成和多任务学习等方法来提升神经求解器的性能。新的评估方法Routing Arena引入了加权相对平均性能（WRAP），展示了其在不同应用中的潜力。
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关键要点
- 研究提出了一种集成协作神经框架（CNF），通过对抗训练提高车辆路径规划问题的鲁棒性和泛化能力。
- 实验结果验证了CNF在多种攻击下的有效性和通用性。
- 其他研究探索了元学习、策略集成和多任务学习等方法来提升神经求解器的性能。
- 新的评估方法Routing Arena引入了加权相对平均性能（WRAP），展示了其在不同应用中的潜力。
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