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DISCO: 大规模组合优化问题的高效扩散求解器
提出了一种用于组合优化问题的高效扩散求解器 DISCO，通过快速去噪和限制采样空间的方法，在解决质量和推理速度方面表现出色。
PDF6 days ago
追逐 - 逃避问题的通用追逐者
Grasper 是一种基于图神经网络和超网络的通用追逐 - 逃避问题解决方法，通过高质量的解决方案在各种情景下提供优越性能，实现在真实世界中的实际部署。
PDF2 months ago
SmartPathfinder：使用强化学习推动无人机车辆路径问题启发式解决方案的极限
研究论文研究了无人机车辆路径问题，提出了一种综合考虑启发式方法和强化学习框架的解决方案，以提高解决方案的质量和计算速度。
PDF3 months ago
求解大规模旅行推销员问题的分层销毁和修复方法
对于庞大规模的旅行推销员问题（TSP），现有算法在计算效率和解决方案质量方面面临巨大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种分层销毁和修复（HDR）方法，通过一系列精心设计的销毁和修复操作来改进初始解。一个关键创新概念是分层搜索框架，它递归地
PDFa year ago
LaCAM$^\ast$ 的工程化：面向实时、大规模和近似最优的多智能体路径规划
通过改进 LaCAM * 的算法，本文提出了几种改进技术，以扩展多智能体路径规划算法 (MAPF)，改进后的算法显著提高了解决方案的质量，进一步推动了 MAPF 算法的发展。
PDFa year ago
基于强化学习的无自回归旅行商问题求解器
NAR4TSP 是第一个成功结合强化学习和非循环解码的解决 TSP 问题的算法，通过使用一个特殊设计的图神经网络以非循环的方式生成 TSP 解决方案，实现更快的推理速度，其训练使用了增强型强化学习策略，消除了传统基于监督学习的非循环模型的昂
PDFa year ago
可解释元启发式算法：挖掘代理适应度模型以确定变量重要性
通过使用基因算法（GA）生成的种群数据训练代理模型，探究代理模型对搜索空间的学习，最终建立 GA 的学习过程和所提出方案的解释，以提高用户对方案的信任和采纳度。
PDF2 years ago
连续 MDP 计划中的深度反应策略样本高效迭代下界优化
使用迭代式下限最大化 (ILBO) 方法可提高 DRP（Deep Reactive Policy）策略学习效率，并在连续 MDPs 问题中得到更好的解决方案质量和更低的方差。
PDF2 years ago