申请/专利权人：江南大学

申请日：2023-08-03

公开（公告）日：2023-12-05

公开（公告）号：CN117172394A

主分类号：G06Q10/047

分类号：G06Q10/047;G06F18/214;G06F18/25;G06N3/0455;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.22#实质审查的生效;2023.12.05#公开

摘要：本发明公开了一种基于覆盖旅行商问题求解的急救队路径规划方法，属于人工智能的强化学习和组合优化领域。本发明通过设计覆盖注意力模块对顶点间覆盖关系建模，并动态地将顶点被访问的信息传递至覆盖集中的其他顶点，高效地捕获问题特征和时序特征；为了提高模型对于对称不变性的学习并增强构造解的能力，提出了基于实例增强的改进基线用于REINFORCE算法，无需引入额外的评论家网络，并且具备显存占用少，运算速度快的优势。实验结果表明，本发明在求解质量上相较现有DRL方法均有明显优势，在不同覆盖类型、不同数据分布的实验中也展现了极强的泛化能力，部分实例的求解质量甚至超越了传统启发式算法，并保持着数十倍的求解速度优势。

主权项：1.一种基于覆盖旅行商问题求解的急救队路径规划方法，所述方法包括：步骤一：获取所要进行覆盖与访问的N个地点坐标；步骤二：对步骤一获取到的N个地点坐标进行预处理与实例增强操作，得到8组N个地点坐标；步骤三：对步骤二处理后的地点坐标数据通过CAM模型的编码器进行特征提取，分别获取到8组N个地点坐标的深层信息表示；步骤四：将所述步骤三得到的8组深层信息表示输入至CAM模型的解码器中进行顶点预测，每个时刻每组分别构造全局图信息输出顶点访问概率分布，基于贪婪解码、波束搜索解码策略得到当前时刻当前组访问的顶点；步骤五：对步骤四得到的当前时刻访问的顶点进行覆盖注意力运算，将其深层信息扩散融合至覆盖集内的其他顶点；重复所述步骤四、步骤五，直至输出的访问顶点序列满足可行解约束，即急救队按照输出的序列进行访问能够对所有的地点坐标进行访问或覆盖；所述覆盖注意力模型CoverAttentionModel,CAM由编码器和解码器组成，其具体的网络结构如图1所示。其中编码器使用修改后的Transformer模型编码器，而解码器基于注意力机制进行搭建，每时刻输出当前访问的顶点并将信息扩散至覆盖集外内的其他顶点。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江南大学 一种基于覆盖旅行商问题求解的急救队路径规划方法

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