本研究提出了一种插入式构建学习方法（L2C-Insert），旨在解决现有神经组合优化在车辆路径问题中的次优解问题。该方法通过在部分解中有效位置插入节点，提升了解的灵活性和质量，实验结果显示其在多个问题规模上表现优越。
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