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ML加速车辆路线
研究人员使用了一台机器学习的方法，加快了大型城市的车辆路线问题的解决方案。
信用：Shutterstock.
马萨诸塞州理工学院（麻省理工学院）的研究人员开发了一种机器学习方法，可以加快车辆路由算法，这在应用于大城市数据集时往往会减速。
新的“学习 - 委托”方法可以通过确定要解决的最有用的子问题来提高最强算法求解器的速度，而不是使算法解决所有子问题。
研究人员创建了一个神经网络，它自动识别那些在解决时的子问题，导致解决方案质量最大的增益。研究人员表示，该方法可用于各种求解器和资源分配问题。
MIT的Cathy Wu说：“我们可能会解锁现在将有可能的新应用，因为解决问题的成本是10至100倍。”
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