This paper presents preliminary work on using deep neural networks to guide general-purpose heuristic algorithms for performing utilitarian combinatorial assignment. In more detail, we use deep learning in an attempt to produce heuristics that can be used together with e.g., search algorithms to generate feasible solutions of higher quality more quickly. Our results indicate that our approach could be a promising future method for constructing such heuristics.


翻译:本文件介绍了关于利用深层神经网络指导通用超自然算法执行功利主义组合式任务的初步工作。 更详细地说,我们利用深层次的学习来试图产生可以与例如搜索算法一起使用的超自然学,以更快地产生更高质量的可行解决方案。 我们的结果表明,我们的方法可以成为今后建造这种超自然学的有希望的方法。

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启发式算法(heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。启发式算法可以这样定义:一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。现阶段,启发式算法以仿自然体算法为主,主要有蚁群算法、模拟退火法、神经网络等。
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