【摘 要】
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旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个经典NP难问题,是物流领域的基本问题。基于现有的TSP问题框架,本文结合图卷积网络最新的进展,使用简单光谱图卷积,提高了图编码层性能,结合强化学习提出了强化图指针网络模型,提高了物流基本问题旅行商问题的求解效率。基于深度学习与组合优化结合解决物流问题的背景,本文通过对原有图指针神经网络(GPN)分析,发现现有图编码模块
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旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个经典NP难问题,是物流领域的基本问题。基于现有的TSP问题框架,本文结合图卷积网络最新的进展,使用简单光谱图卷积,提高了图编码层性能,结合强化学习提出了强化图指针网络模型,提高了物流基本问题旅行商问题的求解效率。基于深度学习与组合优化结合解决物流问题的背景,本文通过对原有图指针神经网络(GPN)分析,发现现有图编码模块使用图同构(GIN)模型存在图卷积和特征变换堆叠影响模型性能的缺点,基于简单图卷积(SGC)引入了独立的图卷积和特征变换,简单光谱图卷积(SSGC)对邻接矩阵特征值进行变换解决了SGC过平滑问题,实现了空间特征的有效提取,提高了模型的准确度。模型训练采用基于最大熵的行动者-评论家结构,加快了模型的收敛速度。本文提出的模型在高效求解旅行商问题的基础上对众多下游物流领域结合深度学习的路径规划问题如航线规划方法、城市配送路径规划、智慧港口内车辆路径规划具有借鉴意义。最后,在标准数据集TSPLB与自制的数据集上对比了强化图指针网络和现有的优秀的启发式算法的性能和速度。实验结果表明,强化图指针网络算法应用在TSP问题中优于大多启发式算法,模型在物流领域基本问题TSP问题求解速度、泛化能力提升明显。
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