그래프 엣지 스파리피케이션을 이용한 TSP
대규모 여행 판매 문제(TSP)의 정확한 해결은 계산 비용이 많이 듭니다. 연구자들은 계산 효율성을 높이기 위해 그래프 스파라시피케이션 방법을 사용합니다. 전통적인 스파라시피케이션 방법은 일반적으로 고정된 가이드라인에 의존하고, 인스턴스에 특화된 구조 정보를 완전히 활용하지 못합니다. 본 논문에서 우리는 그래프 에지 스파라시피케이션(GES) 방법을 제안합니다. 이 방법은 유계적 TSP에 대한 학습 기반 스파라시피케이션 접근 방식입니다. 지омет릭 구조 정보와 조합적 최적화 기술을 결합하여, 우리의 제안된 방법은 다른 인스턴스에 대해 adaptively 스파라시피케이션 그래프를 생성하여, 그래프 크기를 크게 줄이고 해결 과정을 가속화합니다. 실험 결과는 우리의 스파라시피케이션 방법이 MATILDA 데이터 세트에서 최대 95%까지 에지를 줄일 수 있으며, 최적값의 1% 미만의 해를 유지합니다. 또한, 우리의 접근 방식은 TSPLIB 벤치마크에서 강력한 일반화 능력을 나타냅니다. 일부 대규모 인스턴스에서는, 가려지는 비율이 99%를 넘을 수 있으며, 최적성 간격은 1% 미만으로 유지됩니다.
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