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新的OD-Gear框架解决了大规模车辆路径问题

研究人员开发了OD-Gear，一个新颖的专家指导的对抗性框架，旨在解决大规模容量车辆路径问题（CVRP）。该框架集成了混合遗传搜索和在线重心聚类与图注意力网络（GAT）策略，并通过知识蒸馏和minimax对抗训练得到增强。OD-Gear旨在为海量数据集提供高质量、无聚类的推理，在大多数基准测试中展示了最先进的性能，并在10,000个节点的规模上保持竞争力。