Los problemas de enrutamiento de vehículos del mundo real (RWVRPs) presentan desafíos complejos y dependientes de secuencia a gran escala, con restricciones como ventanas de tiempo de entrega, paradas de repostaje o recarga, costos de viaje asimétricos, entre otros. A pesar de que los métodos neurales recientes logran resultados sólidos en grandes benchmarks clásicos de VRP, tienen dificultades para abordar los RWVRPs debido a que sus estrategias pasan por alto las dependencias de secuencia y subutilizan la información a nivel de bordes, características que precisamente definen la complejidad de los RWVRP.
En este contexto, surge SEAFormer, un nuevo transformador que incorpora tanto información a nivel de nodo como a nivel de borde en la toma de decisiones a través de dos innovaciones clave. En primer lugar, nuestro enfoque de Atención de Proximidad Agrupada (CPA) utiliza agrupaciones sensibles a la localidad para reducir la complejidad de la atención de $O(n^2)$ a $O(n)$, al tiempo que mantiene una perspectiva global, lo que permite que SEAFormer se pueda entrenar eficientemente en instancias grandes. En segundo lugar, nuestro módulo de percepción de bordes liviano captura características de manera pareja a través de una fusión residual, permitiendo la incorporación efectiva de información basada en bordes y una convergencia más rápida.
Experimentos extensos en cuatro variantes de RWVRP con diferentes escalas demuestran que SEAFormer logra resultados superiores a los métodos de vanguardia. Destacadamente, SEAFormer es el primer método neural en resolver efectivamente RWVRPs de más de 1,000 nodos, al tiempo que alcanza un rendimiento superior en los clásicos VRPs, convirtiéndolo en una solución versátil tanto para benchmarks de investigación como para aplicaciones del mundo real.
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