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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700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了LocalEscaper框架，旨在解决神经求解器在旅行商问题（TSP）中的挑战。该框架结合监督学习与强化学习的优点，能够在低质量标签数据上有效训练，并通过区域重构策略改善局部最优问题。实验结果表明，LocalEscaper在大规模TSP实例中表现优异，具有显著的扩展性和效率优势。
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关键要点
- LocalEscaper框架旨在解决神经求解器在旅行商问题（TSP）中的挑战。
- 该框架结合了监督学习与强化学习的优点，能够在低质量标签数据上有效训练。
- 通过区域重构策略，LocalEscaper改善了局部最优问题。
- 实验结果表明，LocalEscaper在大规模TSP实例中表现优异，具有显著的扩展性和效率优势。
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