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学习使用灵活的神经 k-Opt 搜索可行和不可行路由问题的区域
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
NeuOpt是一种新型学习-搜索（L2S）求解器，用于路径规划问题。该求解器通过定制的行动因子分解方法和自定义的双流递归解码器，学习实现柔性的k-opt交换。同时，提出了引导式非可行区域探索（GIRE）策略和动态数据增强（D2A）策略，使得求解器能够自主地进行可行和不可行区域的探索。实验证明，NeuOpt在TSP和CVRP上表现出优于现有的L2S、L2C和L2P求解器的优势。
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关键要点
- NeuOpt是一种新型学习-搜索（L2S）求解器，用于路径规划问题。
- 该求解器通过定制的行动因子分解方法和自定义的双流递归解码器，实现柔性的k-opt交换。
- 提出了引导式非可行区域探索（GIRE）策略，使求解器能够自主探索可行和不可行区域。
- 引入动态数据增强（D2A）策略，以实现更多样化的搜索。
- 实验证明，NeuOpt在旅行推销员问题（TSP）和车辆路径规划问题（CVRP）上表现优于现有的L2S、L2C和L2P求解器。
- 提供了关于神经求解器如何处理VRP约束的新视角。
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