I det här dokumentet föreslår vi en ram för djupt förstärkande lärande som kallas GCOMB för att lära sig algoritmer som kan lösa kombinatoriska problem över stora grafer. GCOMB härmar den giriga algoritmen i det ursprungliga problemet och bygger stegvis en lösning. Det föreslagna ramverket använder Graph Convolutional Network (GCN) för att generera nodinbäddningar som förutser de potentiella noderna i lösningen som ställs in från hela noduppsättningen. Dessa inbäddningar möjliggör en effektiv utbildningsprocess för att lära sig den giriga politiken via Q-learning. Genom en omfattande utvärdering av flera verkliga och syntetiska dataset som innehåller upp till en miljon noder, fastställer vi att GCOMB är upp till 41% bättre än den senaste tekniken, upp till 7 gånger snabbare än den giriga algoritmen, robust och skalbar till stora dynamiska nätverk.
I REF föreslås GCOMB för att lösa kombinatoriska optimeringsproblem över stora grafer baserade på grafkonvolutionella nätverk och Q-learning.
Learning Heuristics over Large Graphs via Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}