heuristic methods | BriefGPT

关键词heuristic methods

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基于上下文学习的通用链接预测器
本研究介绍了一种名为 UniLP 的全能连接预测模型，它结合了启发式方法的普适性和参数化模型的模式学习能力，能够自动识别不同图表的连接模式并在无需针对性训练的情况下迅速应用于任何未知图表数据集。该模型通过 In-context Learni
PDF5 months ago
一个用于在大数据集上训练深度分类树的 GPU 加速移动视野算法
引入了一种用于具有连续特征的分类树的移动视距差分进化算法 (MH-DEOCT)，通过在每个节点上迭代训练浅子树来平衡视觉和优化器能力，实验证明其在训练和测试准确性上优于启发式方法 CART 的平均 3.44% 和 1.71%，同时在深树和大
PDF8 months ago
蒙特卡洛树搜索和监督学习相结合的综合框架用于列车时刻表问题
这篇文章提出了一种综合的蒙特卡洛树搜索（MCTS）计算框架，通过结合启发式方法、无监督学习方法和监督学习方法来解决离散动作空间中的单轨铁路列车时刻表问题（TTP）。
PDF8 months ago
AAAI分布式约束优化问题的预训练成本模型
该论文提出了一种基于图神经网络的 DCOPs 解决方案，通过预训练的优化标签数据构建出有效的启发式方法，在分布式环境中实现了去中心化的模型推理，并结合局部搜索或回溯搜索算法，在各种测试中都取得了显著的优异表现。
PDF3 years ago
AAAI基于树宽限制的贝叶斯网络结构学习的 Turbocharging
我们介绍了一种新的方法来学习结构属于树宽有限的贝叶斯网络 (Bayesian Network)。该方法的关键是局部应用基于 MaxSAT 的精确方法，以提高启发式计算 BN 的得分。我们的实验证明，我们的方法可以显著提高由最先进的启发式方法
PDF4 years ago
利用深度学习辅助的启发式树搜索解决集装箱预配载问题
本论文提出使用深度学习网络，通过分析现有（接近）最佳解来学习解决策略和下界，从而自动设计 CPMP 启发式方法，将其与搜索树集成以产生迄今为止质量最高的 CPMP 启发式解决方案。
PDF7 years ago
2+p-SAT：典型情况复杂性与相变性质的关系
这篇研究报告讨论了如何解决 NP-Complete 决策问题中的 “相位边界” 问题，介绍了在 K-SAT 中发生的相变的解析解和实验研究。其中，在计算代价随问题规模呈指数级增长的情况下，首次发现了 “随机一阶相变” 的本质，并提出了可能的
PDF25 years ago