Pointer Network 秒解 TSP,但规模一大质量就崩
an2ancan · reddit · 2026-11-08
作者发布其机器学习求解组合优化问题的系列首篇，聚焦用 REINFORCE 强化学习训练的经典 Pointer Network,让神经模型在毫秒级时间内构造出接近最优的 NP 难问题解(以 2D 欧氏旅行商问题为例)。
- 基准对比：与 Google OR-Tools(引导局部搜索、10 秒超时)在 N=20 到 N=200 的规模上对比。
- 核心结论：网络求解几乎瞬时，但随问题规模增大，回路质量显著衰减。
- 原因分析：LSTM 编码器给坐标集合引入了人为的顺序与近因偏差，与几何图的置换不变本质根本不匹配。
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