np-hard problem | BriefGPT - AI 论文速递

关键词np-hard problem

搜索结果 - 11

强化学习在合作车辆路径规划中的应用
合作式车辆路径规划是通过共享交付信息并代表其它公司执行交付请求，以实现规模经济，从而降低成本、温室气体排放和道路拥堵。通过将该问题建模为一种联盟谈判游戏，我们提出了一种可扩展且考虑了公司自利性质的分散式方法，代理人使用改进的独立近距离策略优
PDF8 months ago
利用深度强化学习解决二次分配问题
通过深度强化学习的方法解决 Quadratic Assignment Problem（QAP）的 Koopmans-Beckman 公式，使用双指针网络（double pointer network）在选择下一个设施放置位置和上一个位置放置
PDF9 months ago
通过可复现的机器学习方法实现大规模量子可分离性问题的解决
该研究提出了一个基于机器学习的流程，在大规模情况下找到近似解来处理二分体密度矩阵是否相互纠缠这一 NP-hard 问题；数值实验验证了该方法的高效性和精确性，从而支持量子分离性的基准测试，为进一步开发更强大的量子纠缠检测技术迈出了一步。
PDFa year ago
使用整数规划的布尔矩阵分解算法
本文提出了一种基于整数规划的交替优化策略，来解决二进制矩阵因数分解的问题，同时给出了两种初始化因子的方式，并展示了如何使用整数规划将多个解组合起来以生成更优的解。实验结果表明，我们的算法优于现有方法。
PDFa year ago
无监督图神经网络解决肾脏交换问题
介绍了一种基于学习的方法来解决 NP 困难的图形肾脏交换问题，这种方法包括使用图形神经网络和搜索启发式。结果表明，使用这种方法的解决方案的质量要比使用传统启发式方法的解决方案高出 1.1 倍。
PDFa year ago
元启发式方法解决投资组合选择问题
本文提出基于 TabuSearch 和 TokenRing Search 的启发式方法来解决投资组合优化问题，采用加入基数和数量限制的 Markowitz 的经典均值方差模型来更好地捕捉交易流程动态，并探索了三个不同邻域关系的组合。此外，还
PDF2 years ago
深度超网络基于 MIMO 检测
本研究提出了一种新的深度学习方法，即使用另一个神经网络（超网络）来生成基于神经网络的检测器的权重，以解决多输入多输出系统的最优符号检测问题，并且能够在不需要重新训练的情况下实现接近最先进性能的结果。
PDF4 years ago
AAAI利用简化规则和数据结构：大规模图中最小顶点覆盖问题的局部搜索
本文提出了一种本地搜索算法来解决实际大规模图上的最小顶点覆盖问题，其利用简化规则和数据结构来提高算法效率，并在各种真实世界的大规模图上进行了实验，结果显示比 MinVC 领域最好的本地搜索算法表现更好，也提供了一些关于一些知名启发式算法复杂
PDF9 years ago
大规模图上最大团问题的快速算法及其在重叠社团检测中的应用
提出了一种使用新的修剪技术的确切算法，可快速在非常大、稀疏的图中找到最大团，并提出了一个快得多且提供最优或接近最优解的启发式算法，同时在网络中检测重叠社区的开发方法。
PDF10 years ago
退火最大后验概率
提出了一种基于模拟退火的最大后验概率算法 AnnealedMAP，用于解决在大复杂贝叶斯网络中出现的 NP 难问题，结果表明该算法在保持最大后验概率的优良结果的同时，也能解决许多以前的方法无法解决的问题。
PDF12 years ago
在量子计算机上准备量子多体系统的基态
本文研究表明，与经典系统不同，量子计算机可以有效地处理相互作用的量子粒子，从而使量子系统的基态状态成为可能。
PDF16 years ago