一种基于卷积增强代理注意力机制的CTSP求解方法及系统

本发明提供了一种基于卷积增强代理注意力机制的CTSP求解方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取城市数据和销售员数据；基于城市数据和销售员数据，构建用于描述CTSP问题实例的完全图；基于完全图，构建约束马尔可夫决策过程模型，将路径生成过程建模为逐步决策机制；构建基于卷积增强和代理注意力机制的神经策略网络，其中，神经策略网络用于求解约束马尔可夫决策过程模型；利用强化学习算法对基于卷积增强和代理注意力机制的神经策略网络进行训练；通过训练后的基于卷积增强和代理注意力机制的神经策略网络，生成初步最优路径方案；将最优路径方案输入至传统优化器进行精细优化，得到最终的最优路径方案。