arXiv cs.AI· Barak Itzchak Davidovitch, Eli Meirom, Ethan Fetaya, Gal Chechik·· 8 小时前AI 评分22
ResizeCO：面向扩散路径求解器的规模泛化方法
Size Generalization for Diffusion Routing Solvers
AI 导读
研究者提出 ResizeCO，一种无标签的规模泛化方法，通过强化学习在小规模实例上训练的扩散模型上适配大规模实例，并将 k-opt 建模为树搜索、用 GPU 上的 beam search 求解。在节点数最多 10000 的 TSP 和 CVRP 实验中，ResizeCO 在路径质量与时间的 Pareto 前沿上优于学习型求解器，并在短运行时间下超越其他求解器，刷新 SOTA。
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