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LocalEscaper：一种区域重构的弱监督框架用于可扩展的神经旅行商问题求解器
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了LocalEscaper框架，结合监督学习与强化学习，解决旅行商问题中的数据质量依赖和效率低下问题。实验结果表明，该框架在低质量标签数据集上表现优异，显著提升了扩展性和效率。
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关键要点
- 本研究提出了LocalEscaper框架，结合监督学习与强化学习。
- LocalEscaper框架解决了旅行商问题中的数据质量依赖和效率低下问题。
- 该框架能够在低质量标签的数据集上有效训练。
- 通过区域重构策略改善局部最优问题。
- 实验结果显示，LocalEscaper在大量城镇规模的TSP实例上表现优异。
- LocalEscaper在扩展性和效率上具有显著优势。
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