Mar, 2012

史塔纳旅行商问题及其相关问题的简约公式化

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TL;DR本文研究 Steiner 旅行商问题（STSP）这一问题，探讨了如何将已有的有效的可行性算法适配到适用于稀疏网络，也对与该问题相关的一些领域进行了讨论。
steiner traveling salesman problemsparse networksinteger programmingcompact formulationsrelated problems
发现论文，激发创造
  • 同行之路：一种新的 TSP 求解策略

    本研究提出了一种基于模仿学习框架的策略来解决旅行商问题，并展示了所训练的图神经网络在大规模的 TSP 实例上的较快求解能力。

    Oct, 2022

  • 基于凸集图的移动目标旅行推销员问题的混合整数锥规划

    该研究介绍了一个新的公式，用于寻找移动目标旅行推销员问题（MT-TSP）的最佳解，通过在空间 - 时间坐标系中寻找凸集图形内的最短路径，相比现有的混合整数锥规划器（MICP）求解器，该公式在运行时间上减少了两个数量级，同时缩小了高达 60% 的最优性差距。

    Mar, 2024

  • 旅行商问题的 Transformer 网络

    本文利用强化学习和 Transformer 结构设计了用于 Traveling Salesman Problem 的新型算法，相较于以往的算法在 TSP50 和 TSP100 上有了更好的表现

    Mar, 2021

  • 提前预计以避免迟到：解决困难约束旅行推销员问题

    使用前瞻信息作为特征，提出一种利用学习方法改善具有时间窗口的 TSP 解决方案合法性的新方法，并构建了具有硬约束条件的 TSPTW 数据集进行准确评估和基准测试。通过对多种数据集进行综合实验，MUSLA 优于现有基线算法且具有一定的泛化能力。

    Mar, 2024

  • 多旅行商问题的有效迭代二阶段启发式算法

    本文研究了旅行商问题的扩展 —— 多旅行商问题（mTSP），并提出了一个双阶段的迭代式启发式算法 ITSHA 来解决带有 minsum 和 minmax 目标的 mTSP 问题。实验结果表明，该算法在多目标下均优于现有启发式算法。

    Jan, 2022

  • 使用置换不变汇聚网络学习多个旅行商问题

    本文设计一种神经网络方法，利用图网络方法将旅行商、城市和货站作为三个具有不同基数的集合，通过搜索方法和特定的损失函数来输出最优解，实验结果表明该方法优于现有领域最先进的元启发式算法。

    Mar, 2018

  • 非对称旅行商问题的相变和骨架

    本文研究了 ATSP 中的相变现象，发现随着城市间距离精度的提高，问题的最优解成本和计算成本都会出现急剧的变化。这些结果有助于更好地生成 ATSP 问题实例。

    Jun, 2011

  • 旅行商问题的并行元启发式求解器集成

    旅行推销员问题（TSP）是文献中研究充分的 NP 困难问题之一。该论文研究了涵盖从 2,000 到 85,900 个城市的问题，并发现人工组合多个求解器的算法能够在解决 10,000 个城市以上的问题时超越现有的最先进求解器的表现。

    Aug, 2023

  • 时变旅行商问题的割、原始启发和学习分支

    本研究探讨了时间依赖旅行商问题（TDTSP），证明了其为 NP-hard 和 APX-hard，并针对该问题提出了两个 IP 公式以及不同的定价算法、割平面和基于 LP 的凸先发方法、传播方法和分支规则。同时，开展了计算实验以评估这些方法的有效性，并首次尝试学习 TDTSP 的强分支决策，但该方法目前并未改善运行时间。

    May, 2018

  • 学会解决旅行商问题要重新思考泛化

    本文提出了一种神经组合优化方法，将学习算法与模型架构相结合，以实现在训练过程中看不到的更大规模的问题的推广。通过对零样本推广的原理研究，控制实验提供了第一手数据，并提供了深度学习的新方向。

    Jun, 2020