交通 | 机器学习 + 大规模TSP/VRP求解

文章预览

↑↑↑↑↑ 点击上方 蓝色字 关注我们！ 封面图来源：https://xkcd.com/399/ 推文作者：丁建辉，陈泰劼，张云天 本文针对旅行商问题（Travelling salesman problem, TSP）和车辆路径规划问题（Vehicle routing problem, VRP）这一类经典而重要的运筹学问题，归纳与探讨基于机器学习技术的新求解方法。本文从“分而治之”、“持续局部优化”、“调整模型结构”和“调整学习范式”四个角度归纳新方法，并欢迎读者评论、讨论与推荐某一角度中的好文章、新文章。 概述：机器学习 + 大规模TSP/VRP求解 TSP/VRP 是 交通物流 行业的经典问题，目前广泛应用于快递、外卖配送等业务场景。对于 中小规模 TSP/VRP，主流的启发式算法已经解决得比较好，即能在可接受的时间内求得较好的可行解。然而，当 问题的规模变得特别大 时，现有的启发式算法通常需要比较长的时间才能 ………………………………