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面向限量弧路由问题的深度神经网络算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 研究内容及背景第12-14页
    1.2 限量弧路由问题相关研究概述第14-17页
        1.2.1 限量弧路由问题表示和定义第14-15页
        1.2.2 限量弧路由问题的研究现状第15-17页
    1.3 深度神经网络求解CARP存在的难点第17页
    1.4 本文的主要工作第17-19页
    1.5 本文的组织结构第19-20页
第2章 基础知识与相关工作综述第20-32页
    2.1 机器学习知识与深度神经网络模型第20-29页
        2.1.1 机器学习基本概念第20-21页
        2.1.2 监督学习第21-22页
        2.1.3 强化学习第22-25页
        2.1.4 深度神经网络模型第25-29页
    2.2 深度神经网络在组合优化问题中的研究概述第29-31页
        2.2.1 采用监督学习训练模型的方法第29-30页
        2.2.2 采用强化学习训练模型的方法第30-31页
    2.3 本章小结第31-32页
第3章 基于监督学习训练的弧路由神经求解器第32-50页
    3.1 引言第32-34页
    3.2 基于序列到序列模型和监督学习训练的弧路由神经求解器第34-40页
        3.2.1 形式化表示第34页
        3.2.2 DARS介绍第34-40页
    3.3 实验研究第40-46页
        3.3.1 数据集和实验配置第40-42页
        3.3.2 实验结果与分析第42-46页
    3.4 本章小结第46-50页
第4章 基于强化学习训练的弧路由神经求解器第50-66页
    4.1 引言第50-51页
    4.2 基于集合到序列模型和强化学习训练的弧路由神经求解器第51-59页
        4.2.1 形式化表示第51-53页
        4.2.2 NSRL介绍第53-58页
        4.2.3 训练方法第58-59页
    4.3 实验研究第59-63页
        4.3.1 数据集和实验配置第59-60页
        4.3.2 实验结果与分析第60-63页
    4.4 本章小结第63-66页
第5章 总结与展望第66-70页
    5.1 工作总结第66-67页
    5.2 未来展望第67-70页
参考文献第70-76页
致谢第76-78页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第78页

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