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

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。