10:44官方账号arXiv cs.LG@Arthur Corrêa, Paulo Nascimento, Samuel Moniz针对多任务车辆路径规划问题，提出POLAR训练算法和PLE编码器，提升神经多任务求解器的性能。在16个分布内变体上，平均差距降低21.3%，在27个未见过的变体上优于先前神经方法。论文车辆路径规划神经多任务求解器POLAR算法推荐理由：这项研究提出了两个模型无关的贡献，显著提升了神经多任务求解器的性能，对于车辆路径规划领域是一个重要的进步。原文稍后读已读值得跟进有用关注 车辆路径规划
官方账号arXiv cs.LG@Arthur Corrêa, Paulo Nascimento, Samuel Moniz