新闻网讯 在进化计算领域GECCO2023国际会议中，我校计算机学院团队在基于机器学习的进化算法求解车辆调度问题（ML4VRP）赛道上获得了冠军。团队成员包括2022级研究生周诗沛、2023级研究生张驰、2021级研究生邱泽元和侯东平，指导教师为计算机学院金燕副教授。

GECCO会议（The Genetic and Evolutionary Computation Conference）由ACM主办，被CCF列为重要国际学术会议之一。自1999年创办以来，GECCO一直是进化计算领域的年度盛会之一。今年，来自英国、法国等世界知名的研究机构以及顶尖学者齐聚一堂，共同参与本次盛会，各领域的专家展示在遗传算法、进化策略、遗传编程、差分进化等进化计算技术上的最新进展。

基于机器学习的进化算法求解车辆调度问题挑战赛旨在推动机器学习与进化算法的融合，以解决带有时间窗的车辆路径问题（VRPTW）。在VRPTW问题中，要确定一组车辆的路线和行驶顺序，在满足客户的时间窗和容量需求的约束下最小化总路程或总成本。VRPTW问题在物流配送、货物收集等场景中具有重要的实际应用价值，可显著提升交通运输效率、资源利用率以及客户满意度等。该问题已有几十年的研究历史，但基于机器学习的算法研究是目前的研究热点，有望突破传统算法所面临的瓶颈问题。

此次夺冠的深度网络模型DeepHGS充分利用了深度学习和进化算法各自的优势，通过车辆路径问题的“置换不变性”，将神经网络与传统进化算法HGS进行有效融合，在邻域搜索预测、优质子代选择等方面取得了显著突破。该预测模型可以为局部搜索选择更有潜力的起点，并加快搜索过程。改变子路径输入的前后顺序不影响网络的输出，使得网络可以学习到特定节点组合的特征。DeepHGS模型在Solomon、Homberger & Gehring等数据集上表现出色，领先其他竞赛队伍，为解决复杂的实际问题提供了可行的解决方案。