Vi presenterar en inlärningsbaserad metod för datorlösningar för vissa NPhard-problem. Vår strategi kombinerar djupinlärningsteknik med användbara algoritmiska element från klassiska heuristiker. Den centrala komponenten är en graf konvolutional nätverk som tränas för att uppskatta sannolikheten, för varje vertex i en graf, av om denna vertex är en del av den optimala lösningen. Nätverket är utformat och utbildat för att syntetisera en mängd olika lösningar, vilket gör det möjligt att snabbt utforska lösningsutrymmet via trädsökning. Det framlagda tillvägagångssättet utvärderas på fyra kanoniska NP-hårda problem och fem dataset, som inkluderar benchmark satisfiability problem och verkliga sociala nätverk grafer med upp till hundra tusen noder. Experimentella resultat visar att det framlagda tillvägagångssättet avsevärt överträffar de senaste djuplärande arbetena, och presterar på samma sätt som högt optimerade toppmoderna heuristiska lösare för vissa NP-hårda problem. Experiment visar att vårt tillvägagångssätt generaliserar över datauppsättningar, och skalor till grafer som är storleksordningar större än de som används under träning.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF utbildade ett diagramkonvolutionsnätverk för att uppskatta sannolikheten för att en vertex i en graf visas i den optimala lösningen.
Combinatorial Optimization with Graph Convolutional Networks and Guided Tree Search
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}