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 |