为提高物流配送中心路径规划的效率，缩短路径规划算法的求解时间，本文重点考察以旅行商问题（TSP）为基础的路径规划场景，提出了一种基于分治框架的路径规划方法，先将规模较大的TSP分解为一系列子问题，再使用基于Transformer的模型求解子问题，最后将子问题的解合并，以实现同一模型求解不同规模TSP，减少模型训练成本。本文比较了不同分治框架和不同子问题解法带来的差异。实验表明，通过3种改进的分治框架，机器学习模型能够应用于规模相差较大的TSP上，取得出色表现。
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