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OR-Tools
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深度学习和启发式算法在车辆路径问题效率上媲美精确求解器
研究人员开发了“Smart Routes”平台，用于比较解决复杂车辆路径问题的算法。该系统集成了精确求解器、启发式方法以及一个名为 JAMPR 的深度学习模型。实验表明，对于较大的问题规模（50辆和100辆车），深度学习和启发式方法在路线成本上与精确求解器相当，但计算时间显著减少。
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LLM 生成的求解器在组合问题上陷入“启发式陷阱”
研究人员开发了一个新的基准 CP-SynC-XL，包含 100 个组合问题，用于评估大型语言模型 (LLM) 如何合成可执行求解器。他们的发现表明，使用 LLM 为 OR-Tools 等现有求解器（在 Python 中）形式化问题，比在 MiniZinc 中进行声明式建模能获得更高的正确性。提示 LLM 同时优化搜索策略，仅带来了微小的速度提升，并且在许多问题上正确性显著下降，这归因于“启发式陷阱”，即 LLM 用近似值替换完整搜索或…