Utformningen av bra heuristik eller approximationsalgoritmer för NP-hårda kombinatoriska optimeringsproblem kräver ofta betydande specialiserad kunskap och test-och-terror. Kan vi automatisera denna utmanande, tråkiga process och lära oss algoritmerna istället? I många real-world applikationer är det typiskt att samma optimering problem är lösta om och om igen på en regelbunden basis, upprätthålla samma problemstruktur men olika i data. Detta ger en möjlighet att lära sig heuristiska algoritmer som utnyttjar strukturen av sådana återkommande problem. I detta dokument föreslår vi en unik kombination av förstärkande inlärning och diagram inbäddade för att ta itu med denna utmaning. Den lärda giriga politik beter sig som en meta-algoritm som stegvis konstruerar en lösning, och handlingen bestäms av utgången av en graf inbäddning nätverk fånga nuvarande tillstånd av lösningen. Vi visar vårt ramverk kan tillämpas på en mängd olika optimeringsproblem över grafer, och lär sig effektiva algoritmer för minimala Vertex Cover, Maximum Cut och Traveling Salesman problem. Trots den inneboende likheten mellan problemfall som uppstår inom samma område har klassiska algoritmer inte systematiskt utnyttjat detta faktum. Men i industriella sammanhang, ett företag * Båda författarna bidrog lika till papperet. 31:a stycket ska ersättas med följande:
I REF, en unik kombination av förstärkning lärande och graf inbäddning realiseras för att lösa NPhard kombinatorial optimering.
Learning Combinatorial Optimization Algorithms over Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}