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摘要
深度学习为组合优化问题提供了新的解决思路，目前该研究方向多关注于对模型和训练方法的改良，更多的论文引入自然语言处理方向的新模型来加以改进求解效果，而缺乏从实例的数据生成方向来关注模型的泛化能力和鲁棒性。为解决该问题，借鉴对抗学习的思想，针对经典组合优化问题——旅行商问题，从数据生成方向切入研究，设计生成器网络，使用监督学习的方式来产生对抗样本，并将对抗样本加入到随机样本中混合训练，以改善模型对该类问题的泛化性能。同时，依据强化学习训练过程中判别器模型的更新方式提出一种自适应机制，来训练对抗模型，最终得到能够在随机分布样本上和对抗样本上都取得较好结果的模型。仿真验证了所提出方法的有效性。
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单位航天学院; 厦门大学
