arXiv ID:
2604.20109
arXiv 提交日期: 2026-04-22
通过暖启动马尔可夫链蒙特卡洛微调来学习解决二次分配问题 / Learning to Solve the Quadratic Assignment Problem with Warm-Started MCMC Finetuning
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为PLMA的深度学习框架,通过结合图注意力网络和一种高效的暖启动马尔可夫链蒙特卡洛微调算法,显著提升了解决二次分配问题(QAP)的速度和质量,在多个标准测试集上取得了接近最优的解,尤其擅长处理结构多样和困难的实际案例。