Permutation Picture of Graph Combinatorial Optimization Problems

要約

この論文では、順列ベースの表現を使用して広範囲のグラフの組み合わせ最適化問題を定式化するフレームワークを提案します。
これらの問題には、巡回セールスマン問題、最大独立集合、最大カット、およびその他のさまざまな関連問題が含まれます。
この研究は、ニューラル組み合わせ最適化におけるアルゴリズム設計に新たな道を切り開き、離散最適化手法と連続最適化手法の間のギャップを埋める可能性があります。

要約(オリジナル)

This paper proposes a framework that formulates a wide range of graph combinatorial optimization problems using permutation-based representations. These problems include the travelling salesman problem, maximum independent set, maximum cut, and various other related problems. This work potentially opens up new avenues for algorithm design in neural combinatorial optimization, bridging the gap between discrete and continuous optimization techniques.

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