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通用神经TSP求解器的纯度法则
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了纯度法则（PuLa），揭示了最佳TSP解的基本结构原则，发现边缘普遍性与顶点稀疏性呈指数增长。基于此，提出了纯度策略优化（PUPO），显著提升了神经网络的泛化性能。
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关键要点
- 本研究提出了纯度法则（PuLa），揭示了最佳TSP解的基本结构原则。
- 发现边缘普遍性与顶点稀疏性呈指数增长。
- 提出了纯度策略优化（PUPO），显著提升了神经网络的泛化性能。
- PUPO通过将神经解决方案的特征与PuLa显式对齐来优化解决方案构建过程。
- 在推理时，PUPO未增加额外的计算开销。
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