Apr, 2020

通过深度强化学习学习旅行商问题的 2-opt 启发式算法

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TL;DR本论文使用基于深度加强学习方法的策略梯度算法，通过 2-opt 操作符学习本地搜索启发式，提出了一种可以轻松扩展到更一般 k-opt 移动的策略神经网络，实验结果表明，所学习的策略比之前的具有最先进性能的深度学习方法更快接近最优解。
deep learningtraveling salesman problemlocal search heuristic2-opt operatorspolicy neural network
发现论文，激发创造
  • 结合强化学习和最优传输的旅行商问题

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    Mar, 2022

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    Dec, 2019

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    Apr, 2023

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    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

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    本文介绍了一种基于深度学习算法的解决平面欧几里得图中旅行商问题的方法，通过使用图卷积网络构建 TSP 图表示，并通过高度并行化的 Beam Search 非自回归方法输出巡回路径，我们在解决相同节点规模下的问题中比最近提出的自回归深度学习技术表现更好，最终平均优化差距从 50 个节点降低到 0.01％，100 个节点从 2.26％降至 1.39％，尽管相较于标准的运筹学求解器，我们的方法还有所欠缺。

    Jun, 2019

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    Nov, 2016

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    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

  • 学习巡回：运算符设计用于解决方案可行性映射的接送旅行推销员问题

    本文旨在开发一种用于一类特殊旅行推销员问题（TSP）的学习方法，即接送 TSP（PDTSP），该方法通过一系列一对一接送节点找到最短路径。我们利用可行解算空间中的操作符来解决 PDTSP，这些操作符将一个可行解映射到另一个可行解，从而限制解决方案搜索范围。通过与经典 OR 算法和现有学习方法进行比较，结果表明我们的方法可以找到比基准更短的路径。

    Apr, 2024

  • 将强化学习与 Lin-Kernighan-Helsgaun 算法相结合解决旅行商问题

    本文提出了一个基于增强学习的启发式算法 VSR-LKH，它运用 Q-learning、Sarsa、Monte Carlo 三种方法改进了已有的 TSP 算法 Lin-Kernighan-Helsgaun (LKH)，将其高效应用于 111 个 TSP 基准测试，结果表明，该方法表现出具有良好的性能。

    Dec, 2020

  • 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