Évaluation empirique des modèles d'apprentissage profond pour le problème de tournées de véhicules avec contrainte de capacité
Résumé
Dans ce travail, nous partons du constat que les évaluations des récentes approches basées sur les réseaux de neurones profonds ne s'appuient pas sur les instances issues de benchmarks de la littérature. De telles évaluations permettraient de situer objectivement ces approches. Nous proposons donc une évaluation empirique des modèles de réseaux de neurones profonds via l'algorithme Active Search sur le CVRP en fournissant des résultats sur des instances bien connues de CVRPLib.
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