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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利一种基于自提升机制的车辆路径问题求解方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119886479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411723384.X，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于自提升机制的车辆路径问题求解方法及装置是由王振坤;罗福;林熙;张青富设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自提升机制的车辆路径问题求解方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自提升机制的车辆路径问题求解方法，所述方法包括：获取车辆路径信息；生成初始伪标签，根据初始伪标签得到一个初始模型；通过自提升机制迭代训练所述初始模型，得到训练后的模型；将车辆路径信息输入到训练后的模型对车辆路径问题进行求解，得到最短路径。本发明通过局部重构增强并精细了迭代训练，并通过线性注意力机制提高大规模实例上的自提升机制训练和推理效率，大大降低计算成本。

本发明授权一种基于自提升机制的车辆路径问题求解方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自提升机制的车辆路径问题求解方法，其特征在于，所述方法包括： 获取车辆路径信息； 生成初始伪标签，根据所述初始伪标签得到一个初始模型，其中所述初始模型包括编码器和解码器，所述解码器通过线性注意力模块更新图节点嵌入向量集合； 通过自提升机制迭代训练所述初始模型，得到训练后的模型； 将所述车辆路径信息输入到所述训练后的模型对车辆路径问题进行求解，得到最短路径； 所述生成初始伪标签，根据所述初始伪标签和所述车辆路径信息得到一个初始模型，包括： 构建构造初始模型，其中所述初始模型包括一个编码器和一个解码器，所述解码器包括线性注意力模块，所述线性注意力模块用于关键信息的聚合和广播； 生成初始伪标签，通过所述初始伪标签训练所述初始模型，并根据所述初始伪标签得到初始解决方案； 所述通过自提升机制迭代训练所述初始模型，得到训练后的模型，包括： 通过初始模型对所述初始解决方案进行局部重构，得到增强的解决方案； 将所述增强的解决方案作为伪标签，根据所述伪标签对所述初始模型进行训练，得到训练过的模型； 根据所述增强的解决方案更新所述初始解决方案，根据所述训练过的模型更新所述初始模型，并重新执行所述通过初始模型对所述初始解决方案进行局部重构，得到增强的解决方案步骤，直到到达预设的终止条件为止； 当到达预设的终止条件时，得到所述训练后的模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南方科技大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区西丽学苑大道1088号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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