traveling-salesman-problem

本文提出了一种利用储备池计算回收动态规划计算过程的方法，用于解决组合优化问题，在旅行商问题和子集和问题上实现了更高的近似精度和更短的计算时间。

本页描述了用于生成旅行商问题近似解的空间填充曲线启发式方法，强调了其在路径规划、物流和地图绘制中的速度、简便性及实际应用。

本文提出 C2TSP，一种用于旅行商问题的端到端无监督学习方法，该方法使用'构造即连接'的吉布斯族学习近环结构上的可处理分布，并结合隐式微分和证书引导锐化以保留可解释的哈密顿结构。

提出GES，一种基于学习的图边稀疏化方法，用于欧几里得TSP，可自适应地修剪多达95%的边，同时保证解的质量在最优解的1%以内，展现出强大的泛化能力。