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申请/专利权人：上海悠络客电子科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于知识迁移的大规模旅行商问题求解方法，涉及图神经网络技术领域。具体技术方案为：首先获取TSP历史算例，并构建TSP历史算例的稀疏图作为TSP训练集；将TSP训练集采用图自编码器模型输出最优分布概率图；再利用2‑opt算法计算出TSP问题可行解；最后使用Adam优化器，对图自编码器模型进行训练和优化，获得TSP预测模型。本发明将旅行商问题转化为图数据上的链路预测任务，以数据驱动优化的视角训练一个图自编码器模型，通过从已知的历史数据中收集并学习图拓扑信息，端对端地训练该模型，使其能够充分利用已有信息辅助未来任务的实时决策，从而提升以旅行商问题为主的路径规划任务的求解效率和效果。
主权项：1.一种基于知识迁移的大规模旅行商问题求解方法，其特征在于，所述方法包括：获取TSP历史算例，并构建所述TSP历史算例的图结构表达，所述图结构表达为全连接图，所述全连接图中任意两个节点均相连；采用K近邻方法，将所述TSP历史算例的全连接图转化为稀疏图，并根据所述TSP历史算例的稀疏图构建TSP训练集，所述TSP历史算例的稀疏图中每个节点仅跟与其距离最近的K个相邻节点相连；构建图自编码器模型，将所述TSP训练集采用所述图自编码器模型输出最优分布概率图，所述最优分布概率图以热力图表示；将所述热力图利用2-opt算法计算出基于热力图概率分布的TSP问题可行解；使用Adam优化器，根据所述基于热力图概率分布的TSP问题可行解对所述图自编码器模型进行训练和优化，获得TSP预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海悠络客电子科技股份有限公司 一种基于知识迁移的大规模旅行商问题求解方法
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