Learning to Solve Combinatorial Optimization under Positive Linear Constraints via Non-Autoregressive Neural Networks
Learning to Solve Combinatorial Optimization under Positive Linear Constraints via Non-Autoregressive Neural Networks [103.8] 組合せ最適化(英: Combinatorial Optimization、CO)は、計算機科学、応用数学などにおける基本的な問題である。 本稿では, 正線形制約下でのCO問題の解法として, 非自己回帰ニューラルネットワーク群を設計する。 本研究では,施設位置,最大被覆率,旅行セールスマン問題を含む代表的CO問題の解決において,この枠組みの有効性を検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 06 Sep 2024 14:58:31 GMT)
組み合わせ最適化へのニューラルネットワークの応用。「For TSP, our LinSAT-augmented non-autoregressive network performed on par with other state-of-the-art neural methods; for facility location and max-set covering, our method achieved comparable performance to commercial solvers like Gurobi and even outperformed them on certain problem instances.」というのは凄い。