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Thinking will not overcome fear but action will.

Boosting Neural Combinatorial Optimization for Large-Scale Vehicle Routing Problems

ICLR2025 超大规模VRP

Boosting Neural Combinatorial Optimization for Large-Scale Vehicle Routing Problems ICLR 2025 南方科技大学 王振坤课题组 超大规模TSP（100,000） 摘要 神经组合优化（NCO）方法在求解车辆路径问题（VRPs）中表现出了良好的性能。然而，大多数NCO方法依赖于传统的自关注机制，导致...

Posted by Birdie on February 20, 2025

GOAL A Generalist Combinatorial Optimization Agent Learner

ICLR2025 多任务

GOAL: A Generalist Combinatorial Optimization Agent Learner ICLR 2025 NAVER LABS Europe 代码： https://github.com/naver/goal-co/ 摘要 最近，基于机器学习的启发式方法在解决各种困难的组合优化问题（COPs）时表现出了令人印象深刻的性能。然而，它们通常依赖于一个单...

Posted by Birdie on February 19, 2025

A Subpath Ejection Method for the Vehicle Routing Problem

弹射链

A Subpath Ejection Method for the Vehicle Routing Problem 1998 Institute for Operations Research and the Management Sciences 里斯本大学 省流 结合 TSP Ejection Chains，以下是省流版本。 摘要 在 CVRP 下的弹...

Posted by Birdie on December 19, 2024

TSP Ejection Chains

弹射链

TSP Ejection Chains 1997 Discrete Applied Mathematics 德国波恩大学经济与工商管理学院 前言 在上个世纪九十年代，有两个突出的弹射算法，一个是 LK 启发式，领域给是 eject chain。前者在 dismacs 上大放异彩，经过改良后成为现在最好的工业求解器之一。后者做不起来，但他理论上是完备的，仍有一些可做的空间。 摘要 ...

Posted by Birdie on December 19, 2024

基于 Saving 算法求解路径规划问题

一些综述

Saving 方法 Clarke and Wright Saving算法 Scheduling of vehicles from a central depot to a number of delivery points. Operations Research, 1964 计算 $S_{ij}=d_{i0}+d_{0j}-d_{ij}$ 将所有 $S_{ij}$ 加入优先...

Posted by Birdie on November 15, 2024

Learning to Handle Complex Constraints for Vehicle Routing Problems

NIPS2024 复杂约束

Learning to Handle Complex Constraints for Vehicle Routing Problems 学习处理车辆路线问题的复杂约束 南洋理工大学，ASTAR 摘要 车辆路径问题（vrp）可以模拟许多现实场景，并且通常涉及复杂的约束。虽然最近的神经方法在构建基于可行性掩蔽的解决方案方面表现出色，但它们难以处理复杂的约束，特别是当获得掩蔽本身是NP-h...

Posted by Birdie on November 2, 2024

ICAM Rethinking Instance-Conditioned Adaptation in Neural Vehicle Routing Solver

ICLR2025 under review 大规模 三阶段 简化的MHA

ICAM: Rethinking Instance-Conditioned Adaptation in Neural Vehicle Routing Solver ICLR 2025 under review 摘要 神经组合优化（NCO）方法在不需要专家知识的情况下解决路由问题显示出巨大的潜力。然而，现有的建设性NCO方法仍然难以解决大规模实例，这大大限制了它们的应用前景。为了解决这些...

Posted by Birdie on November 2, 2024

UDC A Unified Neural Divide-and-Conquer Framework for Large-Scale Combinatorial Optimization Problems

NIPS2024 大规模 多COP框架 分治策略

UDC: A Unified Neural Divide-and-Conquer Framework for Large-Scale Combinatorial Optimization Problems 南方科技大学、华为诺亚方舟实验室 王振坤课题组 NIPS 2024 开源：https://github.com/CIAM-Group/NCO_code/tree/main/sing...

Posted by Birdie on November 1, 2024

From Global Assessment to Local Selection Efficiently Solving Traveling Salesman Problems of All Sizes

ICLR2025 under review 超大规模TSP 局部改进 两阶段训练

From Global Assessment to Local Selection Efficiently Solving Traveling Salesman Problems of All Sizes 从全局评估到局部选择：高效解决各种规模的旅行商问题 ICLR 25 under review 开源： https://anonymous.4open.science/r/ICLR-1...

Posted by Birdie on November 1, 2024

Learning to Solve Class-Constrained Bin Packing Problems via Encoder-Decoder Model

ICLR2024 热图 装箱问题

Learning to Solve Class-Constrained Bin Packing Problems via Encoder-Decoder Model 学习用编码器-解码器模型解决类约束的装箱问题 海康威视研究院 ICLR 2024 摘要 神经方法在解决组合优化（CO）问题（包括装箱问题（Bin Packing Problem, BPP））方面显示出显著的优点。然而，...

Posted by Birdie on October 30, 2024

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