En el campo de la optimización combinatoria, el Problema del Viajante de Comercio (TSP, por sus siglas en inglés) ha sido durante mucho tiempo un desafío representativo y complejo. Tradicionalmente, las construcciones de tours heurísticas, como la Inserción Más Lejana o la Inserción Más Cercana, son eficientes computacionalmente y altamente prácticas, pero su comportamiento determinista limita la exploración y a menudo conduce a óptimos locales.
Por otro lado, las construcciones de tours heurísticas basadas en redes neuronales alivian este problema a través del muestreo guiado y suelen lograr una calidad de solución superior. Sin embargo, esto conlleva un extenso proceso de entrenamiento y una fuerte dependencia de la supervisión de la verdad fundamental, lo que dificulta su uso en la práctica.
Para cerrar esta brecha, se ha propuesto TSP-MDF, un novedoso marco de modificación de instancias que dota a las tradicionales construcciones heurísticas deterministas con la capacidad de muestreo guiado. Específicamente, TSP-MDF integra un modificador de instancias basado en redes neuronales que desplaza estratégicamente las coordenadas de los nodos para generar múltiples instancias modificadas. Sobre estas instancias modificadas, el constructor de tours heurístico tradicional construye tours que se mapean de nuevo a la instancia original, permitiendo que los tour constructores tradicionales exploren tours de mayor calidad y evadan los óptimos locales.
Al mismo tiempo, gracias a la formulación de modificación de instancias, el modificador de instancias basado en redes neuronales puede entrenarse eficientemente sin necesidad de supervisión de la verdad fundamental, lo que garantiza la practicidad del marco. Experimentos extensos en benchmark de TSP a gran escala y benchmark del mundo real demuestran que TSP-MDF mejora significativamente el rendimiento de los constructores de tours heurísticos tradicionales, logrando una calidad de solución comparable a los basados en redes neuronales, pero con un tiempo de entrenamiento extremadamente corto.
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