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官方账号arXiv cs.AI@Kezhao Lai, Yutao Lai, Hai-Lin Liu
推荐理由：这篇论文用双层优化让LLM自动写出针对不同区域的启发式规则，在多个大规模路由问题上比现有方法好57%，还有理论保证，值得一看。
路由问题
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7月28日
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SpecAHD提出了一种耦合双层优化框架，用于在单个问题实例内部实现启发式规则的区域特化。上层搜索学习暴露有界修复区域的位置，下层进化互补的可执行启发式程序池。在四个大规模路由问题（CVRP、VRPTW、PDP等）上，SpecAHD相比最强AHD基线将目标成本降低了最高57.7%，并且在大多数公开实例上超越了每实例基线包络线。该框架具有子模性，提供了(1-1/e)的贪婪选择近似保证。