基于图的组合优化问题多年来受到理论和算法设计界的广泛关注。 传统的解决NP-hard图优化问题的方法主要有三种,下面介绍一下传统解决方案的不足: 精准算法:精准算法往往通过穷举或是基于整数规划的分支界限算法寻找问题的最优解,因此,这类算法无法被应用到数据规模较大的组合优化问题上。 近似算法:我们可以通过多项式时...
寻找关键节点的问题,如果通过穷举法,随着网络中节点数的增加,会导致计算所需的时间呈指数级增加。这在计算机科学中被称为 NP-hard 问题,是优化算法领域的终极挑战。 之前的对该问题的解法,是通过网络中节点的局部特征,例如根据节点分布,属于的模体数,来决定...
其中x是整数向量。 许多CO问题都是NP-hard问题,没有有效的多项式时间解法。 为了将RL用在解决CO问题上,需要将一个CO问题建模为一个序列决策过程。 RL算法需要state、action、reward等,state需要一个encoder,已经有很多为表征CO问题提出的encoder如rnn、gnn、基于attention的网络、mlp等。 总的来说,RL解决CO问题如下:...
在图上的组合优化问题在现实中应用广泛，例如社交网络，交通，通信，仓储等，然而这些问题大都是NP-hard...
在决策方面,我们之前也尝试用大模型与强化学习联合解决一些有趣的问题,如旅行商问题或在三维空间拼图,这些都是NP-hard问题。单靠 RL 可能复杂度非常高,然后单靠大模型可能只能给出一个近似正确或者直觉的一个解,我们尝试让大模型提供直觉,然后让强化学习在直觉附近进行优化,我们已经做了一些初步的尝试。
寻找关键节点的问题，如果通过穷举法，随着网络中节点数的增加，会导致计算所需的时间呈指数级增加。这在计算机科学中被称为 NP-hard 问题，是优化算法领域的终极挑战。之前的对该问题的解法，是通过网络中节点的局部特征，例如根据节点分布，属于的模体数，来决定去除哪些节点的。但网络节点的异质性，以及网络的涌现...
现代强化学习在组合优化问题上的应用综述。一、自2010年以来,深度学习方法对语音识别、图像识别和自然语言处理领域带来了革命性变化。然而,最近的关注点逐渐转向多模态和组合优化问题的结合。本文将讨论强化学习在组合优化领域的应用现状,特别是其在解决NP-hard问题方面的潜力。
在本问题中，需要将若干个长方体物体逐个放入一个箱子中（物品的摆放位置不能倾斜），优化目标为最小化能够容纳所有物品的箱子的表面积，因为箱子的表面积与其成本直接正相关。本文证明了此类新问题为 NP-hard 问题。对于装箱问题，箱子的表面积取决于物品的放入顺序、摆放的空间位置和摆放朝向。在这些因素中，物品的...
进一步地，用强化学习来解组合优化问题是非常有优势的，强化学习虽然不能把组合优化问题从NP-hard变成P的...
然而,这类问题往往是NP难题(NP-hard),并需要大量的专业知识和试错来解决。在许多实际生活的应用中,相似的组合优化问题一次又一次的出现,而每次面对具有相同形式、仅仅是数据不同的问题,我们却需要一遍又一遍的设计新的算法方案。在机器学习席卷各个行业的同时,我们不禁想问:组合优化这一传统的应用数学问题是否也会有...