Buchumschlag

Learning-Enhanced Neighborhood Selection for the Vehicle Routing Problem with Time Windows

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Feijen, Willem, Schäfer, Guido, Dekker, Koen, Pieterse, Seppo
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning 90-05
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Solving the Best Subset Selection Problem via Suboptimal Algorithms
von: Singh, Vikram, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fisher-Rao Gradient Flows of Linear Programs and State-Action Natural Policy Gradients
von: Müller, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stochastic Predictive Analytics for Stocks in the Newsvendor Problem
von: Pury, Pedro A.
Veröffentlicht: (2025)

Fixed Topology Minimum-Length Trees with Neighborhoods
von: Blanco, Víctor, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Novel Hybrid Approach to Contraceptive Demand Forecasting: Integrating Point Predictions with Probabilistic Distributions
von: Hewage, Harsha Chamara, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph-Coarsening Approach for the Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows
von: Özyılmaz, Mustafa Mert
Veröffentlicht: (2025)

Effectively Leveraging Momentum Terms in Stochastic Line Search Frameworks for Fast Optimization of Finite-Sum Problems
von: Lapucci, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Branch-Price-and-Cut Accelerated with a Pricing for Integrality Heuristic for the Electrical Vehicle Routing Problem with Time Windows and Charging Time Slots
von: Eveborn, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning to Search for Vehicle Routing with Multiple Time Windows
von: Xu, Kuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Zeroth-Order Methods for Nonconvex Stochastic Problems with Decision-Dependent Distributions
von: Hikima, Yuya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Robust Graph-Based Semi-Supervised Learning via $p$-Conductances
von: Robertson, Sawyer Jack, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Architectural change in neural networks using fuzzy vertex pooling
von: Ali, Shanookha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exact Solution to Data-Driven Inverse Optimization of MILPs in Finite Time via Gradient-Based Methods
von: Kitaoka, Akira
Veröffentlicht: (2024)

A Large Language Model-Enhanced Q-learning for Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows
von: Cao, Linjiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Achieving $\tilde{\mathcal{O}}(1/N)$ Optimality Gap in Restless Bandits through Gaussian Approximation
von: Yan, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Second-order Information Promotes Mini-Batch Robustness in Variance-Reduced Gradients
von: Garg, Sachin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Algebraically Converging Stochastic Gradient Descent Algorithm for Global Optimization
von: Engquist, Björn, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A Barrier-Metric First-Order Method for Linearly Constrained Bilevel Optimization
von: Hong, Tenglong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Stability and convergence analysis of AdaGrad for non-convex optimization via novel stopping time-based techniques
von: Jin, Ruinan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Boosted Stochastic Frank-Wolfe for Constrained Nonconvex Optimization
von: Nandhan, Navil, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MoSSP: A Momentum-Based Single-Loop Stochastic Penalty Method for Nonconvex Constrained DC-Regularized Optimization
von: Li, Luxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimal Rates of Convergence for Entropy Regularization in Discounted Markov Decision Processes
von: Müller, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Autonomous AI Agents for Real-Time Affordable Housing Site Selection: Multi-Objective Reinforcement Learning Under Regulatory Constraints
von: Imanov, Olaf Yunus Laitinen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Algebraic Constructions for the Digraph Routing Problems
von: Chishwashwa, Nyumbu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sailing League Problems
von: Schüler, Robert, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Adaptive proximal gradient methods are universal without approximation
von: Oikonomidis, Konstantinos A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Safeguarding adaptive methods: global convergence of Barzilai-Borwein and other stepsize choices
von: Ou, Hongjia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PAC-MCTS: Bias-Aware Pruning for Robust LLM-Guided Search and Planning
von: Qian, Tianhao
Veröffentlicht: (2026)

On the convergence of adaptive first order methods: proximal gradient and alternating minimization algorithms
von: Latafat, Puya, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Adaptive proximal algorithms for convex optimization under local Lipschitz continuity of the gradient
von: Latafat, Puya, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Comparing Deep Reinforcement Learning Algorithms in Two-Echelon Supply Chains
von: Stranieri, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity
von: Huang, Chengpiao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Analyzing Modularity Maximization in Approximation, Heuristic, and Graph Neural Network Algorithms for Community Detection
von: Aref, Samin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Offline Dynamic Inventory and Pricing Strategy: Addressing Censored and Dependent Demand
von: Gundem, Korel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LMask: Learn to Solve Constrained Routing Problems with Lazy Masking
von: Li, Tianyou, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Smooth, Sparse, and Stable: Finite-Time Exact Skeleton Recovery via Smoothed Proximal Gradients
von: Wu, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Contextual Stochastic Vehicle Routing with Time Windows
von: Serrano, Breno, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Function-Space Stability Boundary for Generalization in Interpolating Learning Systems
von: Katende, Ronald
Veröffentlicht: (2026)

UniPROT: Uniform Prototype Selection via Partial Optimal Transport with Submodular Guarantees
von: Chanda, Prateek, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Convergence Conditions for Stochastic Line Search Based Optimization of Over-parametrized Models
von: Lapucci, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)