跨任务零样本迁移
一个训练于单一小实例的神经局部搜索算法，可泛化到大尺寸多目标组合优化问题，为组合优化提供通用求解工具。
Zhang, Haotian · 石家隆 · Jianyong, Sun · 张青富 · Xu, Zongben
IEEE Transactions on Evolutionary Computation 2025
利用图神经网络和多层感知机分别指导解选择与邻域探索，使算法能够从单个小实例中学习跨问题的知识。
训练集中只包含一个200维mUBQP实例，训练后的模型直接用于大尺寸mUBQP和不同目标数的中尺寸mTSP，无需额外训练。
在各种mUBQP和mTSP实例上的大量实验表明，训练后的Neuro-PLS显著优于近期提出的基于强化学习的方法。