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PyVRP
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新的RELAGRAM模型使用潜在递归来解决车辆路径问题
研究人员开发了RELAGRAM，一种新颖的递归潜在图模型，专为容量车辆路径问题（CVRP）设计。该方法利用一个紧凑的Transformer来重复更新图令牌的潜在表示，使其能够构建可行的解决方案。RELAGRAM在CVRP实例上展示了有希望的结果，与现有求解器相比，实现了具有竞争力的差距，并显示出对更大问题规模的泛化能力。
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新的神经求解器以增强的泛化能力解决复杂的路由问题
研究人员开发了新的神经网络框架来解决复杂的路由问题，旨在提高跨不同问题类型的泛化能力。SPACE 通过使用新颖的空间嵌入和自适应解码机制，统一了对称和非对称车辆路径问题 (VRP)。URS 提供统一的数据表示和混合偏置模块，以实现跨众多 VRP 变体的零样本泛化，并处理大规模实例。WeCon 通过改进权重条件上下文建模并提出一种有效的偏好优化方法来解决多目标组合优化问题。此外，一项研究引入了摊销效率阈值 (AET) 来比较神经求解器与…