An Efficient Graph Convolutional Network Technique for the Travelling Salesman Problem
摘要本文介绍了一种新的基于学习的方法,用于近似求解二维欧几里得图上的旅行商问题。我们使用深度图卷积网络通过高度并行的波束搜索以非自回归的方式构建有效的TSP图表示并输出行程。对于固定图形大小的问题实例,我们的方法1在解决方案质量,推理速度和样本效率方面优于最近提出的所有自回归深度学习技术。特别是,我们将50个节点的平均最优差距从0.52%降低到0.01%,并将100个节点的平均最优差距从2.26%