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Neural Combinatorial Optimization
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新方法使用神经路由求解器进行决策支持
研究人员引入了处方式探测（Prescriptive Probing），一种利用已训练的神经路由求解器进行超越简单问题求解的决策支持的新方法。该技术利用这些求解器的冻结表示来对候选干预措施进行排名，回答有关路由问题的复杂“假设”问题。该方法采用监督学习（带有离线重新求解标签）或强化学习（用于组合动作空间），在非对称旅行商问题和有容量车辆路径问题基准测试中表现强劲。
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新AI方法N(CO)$^2$解决随机优化问题
研究人员开发了N(CO)$^2$，这是一种新颖的神经组合优化方法，旨在解决随机导向问题（SOP）。该方法集成了强化学习框架，用于在不确定性下优化路径选择，消除了手动设计启发式方法的需要。实证结果表明，N(CO)$^2$在各种SOP实例上与最先进的混合整数线性规划（MILP）技术相比具有竞争力，减少了启发式设计中的人为努力，并实现了自适应决策。