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题名一种求解CVRP的动态图转换模型
被引量：1
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作者
王扬
陈智斌
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机构
昆明理工大学理学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023年第5期859-868,共10页
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基金
国家自然科学基金(11761042)。
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文摘
带容量的车辆路径问题是组合最优化问题中的经典问题,多年以来一直被反复研究。最近,Transformer已经成为解决车辆路径问题的主流深度学习架构。然而,由于一个实例在模型不同构造步骤中会发生改变,相应的节点特征也需要更新,传统位置编码方法不适用于提取动态优化问题的位置信息。因此,现有方法在提高学习效率方面效果较差。以最小化路径长度为目标,提出一种动态图转换模型(DGTM)和动态位置编码(DPE)方法,并使用一种双重损失REINFORCE算法训练DGTM模型。此外,强化学习、图神经网络和Transformer架构相结合,提高了模型的训练效率,增强了神经网络对带约束路径问题信息的表征能力。实验结果表明,DGTM模型在此问题上的优化效果超越了目前基于深度强化学习的方法和部分传统算法,整体性能优于专业求解器的,且具有较好的泛化性能,为求解图上组合最优化问题提供了一种有效方法。
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关键词
带容量的车辆路径问题
动态图转换模型
动态位置编码
深度强化学习
图神经网络
组合最优化问题
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Keywords
capacitated vehicle routing problem(CVRP)
dynamic graph transformer model(dgtm)
dynamic positional encoding(DPE)
deep reinforcement learning(DRL)
graph neural networks(GNNs)
combinatorial optimization(CO)
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于动态病情建模的药物组合推荐模型
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作者
胡海龙
许祥伟
李雅倩
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机构
湖州师范学院信息工程学院
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出处
《计算机科学》
2025年第9期96-105,共10页
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基金
湖州市科技资助计划项目(2022YZ15)
湖州师范学院研究生优秀课程项目(YJGX24003)
湖州师范学院研究生科研创新项目(2025KYCX57)。
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文摘
针对现有研究尚未考虑药方会随着患者的病情动态变化以及药物之间存在副作用等问题,提出了一种基于动态病情建模的药物组合推荐模型MRNET(Medical recommendation network)。该模型首先对相关实体进行关联,并运用图卷积网络进行预训练,挖掘出实体之间潜在的关联信息,为后续的动态病情建模和药物组合推荐提供数据支持。随后,通过Transformer获取纵向病情动态特征,展现出病情的动态演变过程;同时,通过横向对比诊断和程序的相似度,能考虑到不同药方在相似病情和诊断下的适用性和差异性。将横向对比与纵向病情动态特征相结合,使得模型在药物推荐过程中能够更加全面地评估药物组合的合理性和适用性。最后,引入药物副作用,其有助于筛选出更安全、更有效的药物组合,提高药物推荐的精准度和安全性。将所提模型与基线模型进行对比实验,实验结果表明,相比现有最优模型,MRNET在Jaccard,F1-score和PRAUC指标上分别提高了2.07%,1.96%和1.72%。MRNET在这些重要指标上展现出的优势,充分证明了其在药物组合推荐方面的优越性。
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关键词
药物组合推荐
动态病情建模
图卷积网络
transformer
药物副作用
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Keywords
Drug combination recommendations
dynamic disease modeling
graph convolutional network
transformer
Medication side effects
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术]
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