关键词combinatorial constraints
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- GenCO: 利用组合性质生成多样的设计问题解决方案
通过与嵌入式组合优化求解器集成的深度生成模型，我们提出了 GenCO 框架，旨在发现与非线性目标一致的高质量解决方案，解决了传统的生成模型和优化求解器在遵循离散 / 组合约束和惩罚偏离方面的困难，以生成多样的、高质量的解。
- EMNLP组合约束满足的语言生成：一种树搜索增强的蒙特卡罗方法
提出了一种适用于语句生成的组合约束规范框架，通过采用高效的方法生成满足约束条件的语句，并将树搜索算法嵌入到蒙特卡罗马尔可夫链（MCMC）的候选提议过程中以探索满足更多约束条件的候选者，实验表明，这种方法在多个语言生成任务中实现了一致和显著的 - 具有指示变量的有约束凸优化问题的理想公式
研究利用指标变量和指标上的组合约束凸化一类凸优化问题，给出了一个一维凸函数和仿射函数组合的上凸包描述，推导了多种情况下的理想凸化， 并在实际数据集上进行计算实验，结果显示该方法可提高松弛质量。
- 大规模组合半臂老虎机的高效学习
本文提出了两种学习算法：Combinatorial Linear Thompson Sampling (CombLinTS) 和 Combinatorial Linear UCB (CombLinUCB) 来解决大规模组合半强盗问题，并证明 - 近似最小化次模函数差的算法及应用
本研究扩展了 Narasimhan 和 Bilmes 的工作，提出了基于子模函数差别最小化的新算法，该算法能有效地解决多种组合约束的问题，并且能够用于许多机器学习问题中，它在性能上优于现有的算法。