AAAIJan, 2022

超越 TSP 的神经组合优化：现有架构在图结构下表现不足

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TL;DR本文研究如何将深度强化学习和图神经网络应用于无线网络中的电力和信道分配问题，研究结果表明现有结构还不能很好地识别图的结构和特征，并且对于对图产生影响的问题不太适用，但研究还是取得了一些积极进展，比如通过距离编码来增强问题的表示方法。
发现论文，激发创造
  • 强化学习的神经组合优化

    本文提出了一种利用神经网络和强化学习解决组合优化问题的框架，特别关注旅行推销员问题和背包问题，证明了该方法在不需要太多工程和启发式设计的情况下在二维欧几里得图上取得接近最优结果，并且可以得到具有多达 200 个项目实例的最优解。

    Nov, 2016

  • 旅行商问题的 Transformer 网络

    本文利用强化学习和 Transformer 结构设计了用于 Traveling Salesman Problem 的新型算法，相较于以往的算法在 TSP50 和 TSP100 上有了更好的表现

    Mar, 2021

  • 图形指针网络和层次强化学习的组合优化

    本研究提出使用强化学习训练的图指针网络（Graph Pointer Networks，GPNs）来解决旅行商问题。我们使用 GPNs 对输入图进行嵌入并通过学习分层策略来优化城市排列。实验结果表明，GPNs 对小规模的 TSP50/100 问题的泛化性能不错，且在 TSP500/1000 问题中获得了更短的旅行路径和更快的计算时间，同时当问题涉及时间窗口约束时，支持最优解的分层强化学习训练优于以往的基准方法。

    Nov, 2019

  • 学会解决旅行商问题要重新思考泛化

    本文提出了一种神经组合优化方法，将学习算法与模型架构相结合，以实现在训练过程中看不到的更大规模的问题的推广。通过对零样本推广的原理研究，控制实验提供了第一手数据，并提供了深度学习的新方向。

    Jun, 2020

  • 图着色遇上深度学习：用于组合问题的有效图神经网络模型

    本文介绍了如何使用简单的 GNN 架构来解决图着色的基本组合问题，并且展示了该模型在独立于训练数据的图数据上的泛化能力以及优于其他基线模型的表现。同时，我们还展示了如何将节点嵌入在多维空间中进行聚类，从而获得构造性解决方案。我们的结果有助于缩小人们对 GNN 算法学习的差距，并提供了符号推理与深度学习系统集成的可靠方法。

    Mar, 2019

  • 用神经算法进行组合优化的推理

    本研究针对组合优化问题，提出了在深度学习模型训练前进行预训练以利用相关算法对于解决 TSP 问题具有提升作用的算法推理方法，并证明该方法能够优于传统深度学习模型。

    May, 2023

  • 在图上学习组合优化算法

    本文介绍了结合强化学习和图嵌入的方法，使用元算法来解决 NP-hard 组合优化问题和图上的最小点集覆盖、最大割和旅行商问题等优化问题。

    Apr, 2017

  • 使用多头注意力深度强化学习解决动态图问题

    本文提出一种名为 Graph Temporal Attention with Reinforcement Learning (GTA-RL) 的新型框架，针对动态组合优化问题学习启发式解决方案。该框架结构包括一个能够嵌入组合问题实例的时间特征的编码器和一个能够动态聚焦于嵌入特征以找到所需组合问题实例的解码器，并针对实时版本组合优化问题进行了扩展。实验证明，与现有方法相比，该方法在动态和实时图组合优化方面具有更高的效率和优化求解器的有效性。

    Jan, 2022

  • 学习解决 NP 完全问题 - 用图神经网络处理决策 TSP 问题

    本文研究表明图神经网络可以通过可训练的可组装模块来解决含有符号和数值数据结构的 NP 完全问题，提供了一个解决 TSP 问题的高度自主的消息传递算法并且能够使用与目标成本 C 的偏差小于 2% 的决策实例进行训练。

    Sep, 2018

  • 物理启发图神经网络的组合优化

    本文介绍了如何使用图神经网络来解决组合优化问题，包括最大割、最小顶点覆盖和最大独立集等一些组合优化问题。通过在问题哈密顿量上应用松弛策略，我们生成了一个可区分的损失函数，并在无监督训练过程结束后对整数变量进行简单的投影。实验表明，我们的方法在解决包含数百万个变量的问题时能够胜任。

    Jul, 2021