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TSP1000
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DualCert求解器集成了约束耦合学习用于旅行商问题
研究人员开发了DualCert，一种用于旅行商问题（TSP）的新型求解器，它集成了约束耦合学习。该方法使用度方程和子回路消除约束来指导学习到的转移，确保输出的有效性。DualCert在TSP1000实例上表现强劲，在平均每实例9.55秒内，与LKH-3参考路线的平均路线成本差距为0.0573%。该方法还提供了经过验证的候选图下界，并实现了显著的边决策覆盖率。
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预训练增强了用于复杂路径问题的AI求解器
研究人员开发了一种新的图组合优化自监督预训练框架，专门针对旅行商问题（TSP）等路径问题。该框架采用图对比学习和几何增强（如旋转和反射），鼓励模型学习不变的结构表示和全局相对距离分布。研究发现，该预训练策略的性能显著优于未预训练的模型，其中一种混合方法在TSP1000基准测试中将路径长度提高了6.57%，证明了几何预训练在将神经网络求解器扩展到复杂实例方面的价值。