Neues lebenslanges Lernmodell verbessert neuronale VRP‑Lösungen
Deep‑Learning‑Ansätze haben sich als vielversprechend für die Lösung von Fahrzeug‑Routing‑Problemen (VRPs) erwiesen, doch bislang wurden die meisten neuronalen Solver in sehr eingeschränkten Szenarien trainiert. Sie nutzen meist nur euklidische Entfernungen zwischen Knoten und beschränken sich auf ein einziges Problem‑Größenformat, was ihre direkte Anwendung in unterschiedlichen realen Situationen stark limitiert.
