旅行推销员需在不同城市间选择最佳销售路线，考虑城市间距离和访问顺序。随着城市数量增加，问题复杂化，组合数量激增。尽管硬件进步，智能解决方案仍然重要。F1赛事组织也面临类似挑战，需优化路线以减少环境影响。
本文提出了一种基于神经网络和强化学习的组合优化框架，专注于解决旅行推销员和背包问题。研究表明，该方法在二维图上接近最优解，适用于多达200个项目实例。通过图神经网络，展示了组合优化领域的最新进展，强调无数据训练和决策导向框架的有效性，实验结果优于传统方法。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
