基于昇腾算力的矩阵运算纠正求解器框架体育游戏app平台，大幅升迁 Local Optimum 跳出材干。
深圳市大数据商榷院与华为 GTS 运筹优化实验室聚会建议基于矩阵运算的 Memetic&LNS 求解技艺。
扫尾刷新了 Sartori&Burial PDPTW 榜单中的57 项全国记录，在部分算例上相关于基准扫尾纠正幅度达 6%，是继英伟达 cuOPT 刷新 Li&Lim 23 项基准记录后，基于 NPU/GPU 算力 AI 求解的另一技艺破损。
其中，基于昇腾加快，最快可加快 100 倍，达到在搜索鸿沟大幅升迁的同期，保证性能也不受影响。
矩阵化纠正传统求解框架
带时间窗口的取货和配送问题（PDPTW）是旅途优化问题（VRP）的舛误变体，是一类相称经典的强组合优化艰苦，在供应链、物流、收集运筹帷幄调遣等限制有粗俗的应用。
该问题中，每个肯求指定了要输送的货品的大小以及两个位置：装货点和卸货点。此类问题的主要观点是最小化总资本，包括车辆固定资本和行驶资本，同期确保闲适总共客户的需求。
PDPTW 的复杂性主要开首于极大的求解空间和时间窗延续 & 取送货配对延续 & 容量肆意等延续的交汇，这类问题很难使用精准算法来惩办大型问题，在现时学 / 业界，一类经典标杆为 Memetic&LNS 的会通求解技艺，其算法框架如下：
Memetic&LNS 不错在许多组合优化艰苦得到很好平均扫尾，然后怎么有用跳出 Local Optimum 仍然是这类算法的一大局限性，搜索经过的早期可能会达到了一个相对较好的解，后续的搜索经过停滞不前，无法进一步纠正，经管到局部最优。
为了惩办该艰苦，商榷团队蓄意并齐备了一种转变性的技艺框架。
当先，对传统的求解架构进行调理，在旅途生成的时候接受更大鸿沟搜索战术，升迁跳出 Local Optimum 概率；
其次，引入 SPP 子模子升迁每一代 solution 质地。与此同期，旅途评估和 SPP 求解也进行矩阵化转机，基于昇腾加快，最快可加快 100 倍，达到在搜索鸿沟大幅升迁的同期，保证性能也不受影响，极地面升迁了跳出 Local Optimum 的材干。
矩阵化可行性和观点函数评估，NPU 加快极大升迁旅途探索材干
该商榷团队建议的最新算法框架，特意为高耗时的旅途妥协评估蓄意了一项转变技艺，中枢念念路是将传统可行性和资本评估转机成矩阵运算，并调用昇腾 NPU 算子，从而齐备旅途妥协的高效评估，如下图所示，将 solution、距离、时间等属性矩阵化。
距离的评估：
Capacity 延续的违背度评估
时间窗延续的违背度评估
通过以上技艺大略对传统延续可行性、观点评估等高耗时法子极大的加快，部分可达 100 倍加快比，极地面升迁了旅途探索材干。
引入 SPP 子模子，NPU 加快搜索高质地旅途组合，升迁每一代 solution 质地
为了更好的升迁每一代 solution 的质地，该商榷团队蓄意引入一种高效的面向麇集鉴识子模子（Set Partitioning Problem, SPP），搜索旅途组合，升迁子代 solution 质地，同期将传统 SPP 的求解经过转机为矩阵运算，诓骗 NPU 的广泛算力齐备了显耀的加快扫尾，升迁每一代迭代效力，底下是算法的中枢念念路：
为了矩阵化上述的组合操作，该团队将该问题的属性设立成一个 0、1 矩阵，其中 0 暗示节点不在该旅途上，1 暗示点在该旅途上，如下图所示，
此经过中还参考分支定界算法中基于 bound 的剪枝念念路，引入多个昇腾算子齐备了带延续的组合材干。
基于 NPU 算力，SPP 的求解比较传统求解器轮番，求解速率升迁 60+ 倍。该技艺不错快速求解得到最优解，更高性能搜索高质地 solution。
最终扫尾
该商榷团队在公开数据集（由 Sartori 和 Buriol 于 2020 年建议，基于现实工业场景的数据集）上对所建议的技艺进行了全面的实验考证。实验扫尾裸露，这一轮番在多个算例中齐备了显耀的性能升迁，共刷新了榜单中的 57 项全国记录，在部分算例上相关于基准扫尾纠正幅度达 6%。
榜单联结： https://github.com/cssartori/pdptw-instances/tree/master/solutions
— 完 —
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