arXiv ID:
2604.21175
arXiv 提交日期: 2026-04-23
图神经网络驱动的预测流:加速福特-富克森算法及其PAC可学习性 / Graph Neural Network-Informed Predictive Flows for Faster Ford-Fulkerson and PAC-Learnability
1️⃣ 一句话总结
本研究提出一种结合图神经网络与经典福特-富克森算法的新方法,通过学习图中每条边的重要性概率来智能选择增广路径,从而在不影响最大流/最小割最优解的前提下显著加速计算,并提供了理论上保证学习效果与效率提升关系的PAC可学习性分析。