注意,学会解决路由问题!(未完)


文章目录

  • Abstract
  • 1 Introduction
  • 2 相关工作
  • 3 注意力模型
    • 3.1 编码器
    • 3.2 解码器

Abstract

最近提出的为组合优化问题学习启发式方法的想法很有前景,因为它可以节省昂贵的开发成本。然而,要将这一想法推向实际应用,我们需要更好的模型和更好的训练方法。我们在这两个方向都做出了贡献:我们提出了一种基于注意力层的模型,它比Pointer Network有更好的优势,并且我们展示了如何使用REINFORCE算法和基于确定性贪婪策略的简单基线来训练这个模型,我们发现这比使用价值函数更有效。我们在旅行商问题(TSP)上显著提高了最近学习的启发式方法,对于多达100个节点的问题,我们得到了接近最优结果。在相同的超参数下,我们为两种变体的车辆路径问题(VRP)、定向问题(OP)和(随机变体的)奖励收集TSP(PCTSP)学习了强大的启发式方法,超越了广泛的基线并且得到了接近高度优化和专门算法的结果。

1 Introduction

想象一下,你前往参加一个科学会议。这个领域非常受欢迎,你肯定不想错过任何内容。你已经选定了几个你想要参观的海报,自然你

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