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【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem

论文中使用一个PointerFormer模型
【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem_第1张图片

  • 编码器部分：可逆残差模型堆叠
  • 解码器部分：指针网络自回归

对于一次任务而言，推理阶段：

  1. 编码器部分：一次
  2. 解码器部分：循环N次，直至任务结束

在训练阶段，使用强化学习，对于一个N个节点的TSP实例，算法中会以不同的起点，跑N次，得到N个轨迹，以满足TSP的对称特性，表示这都是属于一个TSP问题的（真实）解
然后会计算
在这里插入图片描述

这样表示归一化奖励，得到一个advantage,然后再带入策略梯度的计算
算法中，其不会计算每一步的奖励，而是等生成一个解后，计算全局奖励，再计算损失进行反向传播

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他