一种基于图神经网络的改进邻域搜索算法
Improved neighborhood search algorithm based on graph neural network
合肥工业大学 a. 管理学院; b. 过程优化与智能决策教育部重点实验室, 合肥 230009
摘要
近年来图神经网络与深度强化学习的发展为组合优化问题的求解提供了新的方法。当前此类方法大多未考虑到算法参数学习问题，为解决该问题，基于图注意力网络设计了一种智能优化模型。该模型对大量问题数据进行学习，自动构建邻域搜索算子与序列破坏终止符，并使用强化学习训练模型参数。在标准算例集上测试模型并进行三组不同实验。实验结果表明，该模型学习出的邻域搜索算子具备较强的寻优能力和收敛性，同时显著降低了训练占用显存。该模型能够在较短时间内求解包含数百节点的CVRP问题，并具有一定的扩展潜力。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(72271074)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0410
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1402-1408
文章编号: 1001-3695(2024)05-018-1402-07
发布历史
[2023-11-21] 优先出版
[2024-05-05] 印刷出版
引用本文
伍康, 夏维, 王子源. 一种基于图神经网络的改进邻域搜索算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (5): 1402-1408. (Wu Kang, Xia Wei, Wang Ziyuan. Improved neighborhood search algorithm based on graph neural network [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (5): 1402-1408. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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