May, 2018
时变旅行商问题的割、原始启发和学习分支
Cuts, Primal Heuristics, and Learning to Branch for the Time-Dependent Traveling Salesman Problem
Christoph Hansknecht, Imke Joormann, Sebastian Stiller
TL;DR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。