本論文は、基本的な車両ルーティング問題であるTSPのためのTransformerモデルを事前学習し、それを応用して複雑な車両ルーティング問題変種のニューラルヒューリスティックを効率的に学習する手法を提案する。
具体的には以下の通り:
実験の結果、提案手法は従来手法と比べて有意に優れた性能を示し、特に軽量な微調整手法が大幅なパラメータ削減を実現しつつ良好な性能を発揮することが確認された。また、問題分布の異なるインスタンスに対しても有効性が示された。
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by Zhuoyi Lin,Y... às arxiv.org 04-19-2024
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