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column generation
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新AI方法大幅缩短车辆路径规划问题的优化时间
研究人员开发了一种名为Learned Pairwise Deep Dual-Optimal Inequalities (L-PDDOIs)的新方法来稳定列生成，这是一种对车辆路径规划等大规模优化问题至关重要的技术。该学习框架预测对偶变量之间的排序，并将其纳入主问题以提高收敛速度。在对有容量限制的车辆路径规划问题和有时间窗口的车辆路径规划问题进行测试时，L-PDDOIs在解决方案质量损失极小的情况下显著减少了计算时间。
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新的动态规划方法增强了优化技术
研究人员通过将域无关动态规划（DIDP）作为通用定价求解器，开发了一种新的列生成和分支定价（B&P）优化技术方法。该方法旨在克服传统 B&P 方法的局限性，传统方法通常需要针对特定问题结构定制定价算法。新的基于 DIDP 的求解器在四个问题类别中表现出改进的性能，其性能优于现有的自动化 B&P 求解器以及那些使用混合整数规划或约束规划进行定价的求解器。