Även om det finns optimala TSP lösare, liksom nya lärande-baserade metoder, generaliseringen av TSP till flera resande säljare Problemet är mycket mindre studeras. Här designar vi en neural nätverk lösning som behandlar försäljare, städer och depå som tre olika uppsättningar av varierande kardinaliteter. Vi tillämpar en ny teknik som kombinerar element från nya arkitekturer som utvecklats för uppsättningar, samt element från grafnätverk. Tillsammans med nya begränsningar genomdriva utgående lager, en dedikerad förlust, och en sökmetod, vår lösning visas för att överträffa alla meta-heuristics av den ledande lösaren i fältet.
Ett annat övervakat inlärningsbaserat tillvägagångssätt föreslås av REF för flera TSP.
Learning the Multiple Traveling Salesmen Problem with Permutation Invariant Pooling Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}