本發(fā)明公開了一種基于覆蓋旅行商問題求解的路徑規(guī)劃方法,屬于人工智能的強化學習、深度學習和組合優(yōu)化領域。所述方法通過利用深度神經網絡自動挖掘實例特征的特點提出了新的模型來求解CSP問題,解決了傳統(tǒng)方法需要過多的領域知識進行求解的缺點,并極大地提高了求解速度。針對現有深度神經網絡求解質量低的問題,采用了數據增強的方式擴充樣本數量,利用多起點技術多次求解減少了預測誤差,并提出了針對CSP問題的Mask策略對解的構造進行約束。結合簡單局部搜索算法進行改進,進一步地提高了求解質量。與現有的DNN求解方法相比顯著縮小了最優(yōu)間隙,與啟發(fā)式算法相比取得了超過20倍的速度提升,更適合在實時性要求高的場景中使用。
聲明:
“基于覆蓋旅行商問題求解的路徑規(guī)劃方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯系該技術所有人。
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