TSP_DRL_PtrNet:PyTorch1.6，“带有强化学习的神经组合优化”，指针网络，深度RL（演员-批评），旅行商问题-源码

具有Deep RL的TSP解算器 这是具有增强学习功能的神经组合优化的PyTorch实施，Bello等人。 2016 [ ] 指针网络是Vinyals等人提出的模型架构。 2015 [ ] 该模型使用注意力机制来输出输入索引的排列。 在这项工作中，我们将解决旅行商问题（TSP），这是被称为NP-hard的组合优化问题之一。 TSP寻求推销员最短的行程，使他们只能一次访问每个城市。 在没有监督解决方案的情况下进行培训 在训练阶段，此TSP求解器将优化2种不同类型的指针网络，Actor和Critic模型。 给定一个以城市为节点的城市图，评论家模型可以预测预期的旅行时长，通常称为状态值。 当估计行程长度赶上由演员模型预测的行程（城市排列）计算出的实际长度时，评论者模型的参数将得到优化。 Actor模型使用称为好处的值更新其策略参数，该值从实际巡回行程中减去状态值。 影评人 Actor