그래프 포인터 네트워크와 분산의 결합을 통한 다양한 TSP 경로 생성
이 논문에서는 다각적 여행 상인 문제(D-TSP)를 해결하기 위한 새로운 프레임워크를 제안합니다. 이 작업은 고성능 해답을 찾으면서 동시에 해답의 다양성을 최대화하는 것을 목표로 합니다. 우리의 접근 방식은 전통적인 알고리즘과 신경망 기반 방법을 결합한 것입니다. 실험 결과는 40개 도시에 대해 몇 시간 동안 훈련하면, 우리의 모델이 현재까지 알려진 최고의 성능을 보여줍니다.
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AI 요약