但因为计算复杂度是指数级的即NP难问题 用传统的方法求解效率很低 （整数规划调用求解器、启发式算法等...
旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)是著名的组合优化问题,属于NP-hard问题。学者们已设计诸多精确求解器和启发式算法来求解TSP,例如Concorde,LKH等。但是,它们都非常复杂,由许多设计巧妙的规则组成,并严重依赖于专家知识。为了克服这些局限性,近年来基于机器学习的算法已经被尝试应用于求解TSP。 总的来说,求解...
AI技术在芯片设计制造领域展现出了前所未有的潜力。借助深度强化学习，谷歌研究人员成功地将复杂的布局优化问题应用于芯片设计，大幅缩短了设计所需时间。以往，这一过程往往耗时数周甚至数月，依赖于物理设计工程师的辛勤工作。然而，通过引入深度学习技术，研究人员能够在数小时内自动生成芯片布局，这些布局在...
通过算法复杂度分析说明,该算法在一定程度上解决了属性值约简的NP难问题。6) NP-hard problem NP难问题 1. In complexity theory,set packing problems is an important NP-hard problem,which is used widely in the fields of scheduling and code optimization. 在复杂性理论中,此问题是一类重要的NP难问题...
题主您好，本人强化学习入门新手，想了解一下您所说的这一方面内容，想请教一下，您所说的使用神经进化...