一种基于神经组合优化的大规模设施选址系统及方法

本发明公开了设施选址技术领域的一种基于神经组合优化的大规模设施选址系统及方法，包括：将包含待选设施点的多源信息通过编码器模块提取空间与需求特征，生成高维空间特征张量；将所述高维空间特征张量输入包含策略网络和价值网络的解码器模块，所述策略网络输出每个子区域内各候选点被选为设施点的先验概率分布，所述价值网络输出对当前设施布局状态的全局评分；通过自适应分区器网络将整个选址区域划分为多个具有动态重叠边界的子区域，在划分的每个子区域内执行带约束的蒙特卡洛树搜索。本发明能够高效获得高质量的全局选址方案，实现了决策效率和求解质量上的同步提升。