Routing-MVMoE

一个模型搞定多种车辆路径问题，训练新任务更省力

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 11 🐛 待处理 1 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 85
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

Routing-MVMoE 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队RoyalSkye
GitHubhttps://github.com/RoyalSkye/Routing-MVMoE
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型combinatorial-optimization,foundation-models,generalization,learning-to-optimize,mixture-of-experts,neural-combinatorial-optimization,vehicle-routing-problem,zero-shot-learning
GitHub 星标★ 85
上线时间2023-07-05 00:00:00
代码更新2025-06-03
仓库体积387.7 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数10

项目介绍

Routing-MVMoE 是 ICML 2024 论文《MVMoE: Multi-Task Vehicle Routing Solver with Mixture-of-Experts》的官方开源实现，旨在解决多任务车辆路径规划（VRP）问题。传统求解器通常针对单一任务（如 TSP、CVRP、VRPTW）单独训练，泛化性差且训练成本高。MVMoE 基于 Mixture-of-Experts（MoE）架构，通过共享骨干网络和多个专家模块，实现一个模型同时处理多种 VRP 变体，并能在训练新任务时复用已有专家，显著提升样本效率和泛化能力。项目提供完整的训练、评估和推理代码，支持多种经典 VRP 任务，并包含预训练模型权重。核心能力包括：多任务联合训练、专家路由机制、跨任务知识迁移，以及基于强化学习的求解范式，为学术界和工业界的 VRP 求解提供了一种高效、可扩展的解决方案。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 85

核心亮点

  • 多任务联合训练，一个模型覆盖 TSP、CVRP、VRPTW 等，避免重复训练
  • MoE 架构支持跨任务知识复用，新任务训练收敛更快、性能更优
  • 官方实现，代码完整，附预训练权重，可直接复现论文结果

不足之处

  • 项目处于早期，文档和社区支持相对有限
  • MoE 架构推理时计算开销较大，对资源要求较高

适用场景

  • 物流配送路径优化，需同时处理多种约束场景
  • 学术研究中对比多任务 VRP 求解器性能
  • 工业界快速适配新 VRP 变体，减少重新训练成本

替代项目

L2D (Learning to Delegate)、POMO、HGS-CVRP

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