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。

该文汇总多项研究，涵盖自动构建知识库与韩语维基语料、动态规范推理、社交人工智能基础与挑战、生成式智能体建模社会规范扩散、ASP方法提升神经求解器泛化、驾驶员感知人机界面评估、增强智能辅助优化建模、自我优化模型实现大规模网络计算、SASS多智能体合作框架，以及ASP代理架构协调无人机团队。