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maxcut problem
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转化再探索：一种简单有效的强化学习探索组合优化技术
我们通过应用简单但有效的量规变换（GT）技术，探索了在测试中不断改进解决方案的强化学习（RL）模型，詮釋了在复杂的组合优化问题中构建更有效模型的方法。
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3 months ago
关于二分图极化问题的复杂性：从中立到高度极化的讨论
通过引入一种实例生成模型，研究了双向极化问题的复杂性，结果表明，实例的极化程度越高，找到对应的极化二分图越容易。
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a year ago
图神经网络启发式方法未能超越贪心算法在解决组合优化问题上的能力
通过提高算法的广泛发展和数值结果的改进，反驳了一篇评论的初始性能声明，并强调了物理启发式的图神经网络在稠密实例上特别是在硬实例上优于贪婪算法的能力，同时也指出了图神经网络在真实社交网络规模上的可扩展性潜力比极端优化等现有启发式方法更具优势。
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a year ago
量子近似优化算法在最大割问题上的表现
本文研究了量子近似优化算法在 MaxCut 问题上的性能，并使用自动微分和随机梯度下降优化量子电路。研究表明，使用批处理可以分摊训练成本，QAOA 算法可以在短小的电路深度下超越多项式时间的高曼 - 威廉姆斯算法，在固定电路深度下的表现不受
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6 years ago
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