無監督学習を用いた巡回セールスマン問題の解決

本研究では、グラフニューラルネットワークを用いた無監督学習フレームワークUTSPを提案し、巡回セールスマン問題を解決する。提案手法は、最短経路と巡回路の制約を同時に満たすための代替損失関数を設計し、効率的な学習と推論を実現する。