关键词combinatorial algorithms
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- 指导式组合算法用于次模最大化
本研究通过开发导向测量连续贪心算法的组合类算法，实现子模函数限制下的近似比率，同时进行去随机化处理和几乎线性时间算法的开发。
- 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
- ICLR黑盒组合求解器的区分
本文介绍一种将组合优化算法和深度学习相结合的方法，利用神经网络中的组合构建块来解决原始输入数据中的组合问题，如机器人中的路线规划和多目标跟踪中的全局一致性保证。作者将 Gurobi MIP 求解器、Blossom V 算法和 Dijkstr - 通过在线矩阵 - 向量乘积猜想统一和加强动态问题的难度
探索使用次立方算法解决在线布尔矩阵向量乘法问题的困难程度，并将此问题与许多动态问题的困难程度联系起来，以展示它们之间的多项式时间困难性，并可能为它们展示深入的无条件下界或突破共同的障碍，并为一些未解决的问题提供了一个新的，统一的证明方法。
- 在稀疏图中列出所有极大团在近优时间内
该论文研究了 $n$ 个顶点的图的退化度，提出了基于 Bron-Kerbosch 算法的近似最优固定参数可跟踪算法，用以枚举所有最大团，并给出算法的时间复杂度、最大团的数量及匹配的上下界。