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图神经网络 (GNN)
专为处理图结构数据而设计的深度学习架构，通过消息传递实现节点和边的表示学习。
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旅行商问题 (TSP)
NP难优化问题，在完全加权图中寻找经过每个顶点恰好一次的最小权重哈密顿回路。
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最小顶点覆盖
图中最小的顶点集合，使得每条边至少有一个端点在该集合中，是组合优化的基本问题。
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图着色
为图的顶点分配颜色，使得相邻顶点颜色不同，旨在最小化使用的颜色总数。
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图上的强化学习
结合强化学习和图结构的方法，智能体在节点/边上做出决策以优化图的拓扑全局目标。
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最小生成树
包含所有顶点的连通无环子图，且边权总和最小，可通过Kruskal或Prim算法高效求解。
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最大流
在有向图中确定源点和汇点之间可能的最大流量问题，边上有容量限制。
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社区检测
识别图中密集连接的节点群组，使用模块度度量或无监督学习方法。
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图中心性
评估网络中节点相对重要性的一系列度量指标，包括度中心性、中介中心性、接近中心性和特征向量中心性。
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图模拟退火
受热力学启发的元启发式优化方法，应用于图问题，以递减概率接受劣质解。
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图遗传算法
进化计算方法，其中染色体表示图问题的解，通过交叉和变异操作探索组合解空间。
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图多目标优化
在图结构上同时解决多个相互冲突的目标，产生非支配解的帕累托前沿。
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图同构问题
确定两个图在顶点标签不同的情况下是否结构相同，是计算复杂性理论中的关键问题。
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最大割优化
NP难问题，寻求顶点的一种划分，使得跨越两个集合之间割边的总权重最大化。
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图路由算法
确定网络中最优或近似最优路径的一系列技术，结合启发式方法和学习机制实现动态适应。
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图谱聚类
利用图拉普拉斯矩阵的特征向量将数据投影到新空间的分割方法，使得在新空间中的聚类变得简单。
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