SAG-Sep：稀疏增广图与洋葱引导搜索加速容量割分离
原文标题：SAG-Sep: Sparse Augmented Graphs and Onion-Guided Search for Rounded Capacity Cut Separation
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论文提出 SAG-Sep 分离器，单次编码前向即可为各车辆数层级打分节点归属，避免迭代式预测-粗化推理，并配合免训练解码器 Onion-Sweep 输出嵌套割候选。在 N=1000 的 NeuralSEP 基准上平均根间隙降低 17.7%，单次神经分离提速约 30 倍。
- 问题
- 大规模容量割精确分离太慢，现有神经分离器在预算内产出的有效割不足。
- 方法
- 单次编码前向为各车辆数层级打分节点归属，配合免训练 Onion-Sweep 解码器输出嵌套割候选。
- 结果
- N=1000 的 NeuralSEP 基准上平均根间隙降低 17.7%，单次神经分离提速约 30 倍。
- 影响
- 车辆路径求解器可在同等分离预算下获得更紧松弛，直接缩短大规模 VRP 求解时间。
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