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图神经网络（GNN）
专门处理图结构数据的深度学习架构，能够学习节点和边的表示，用于解决组合优化问题。
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指针网络
使用注意力机制指向输入序列中特定位置的神经网络架构，特别适用于输出大小可变的组合优化问题。
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神经组合优化
使用神经网络近似解决NP难问题的范式，用能够泛化到新实例的学习模型替代传统算法。
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优化中的强化学习
智能体通过与优化问题环境的连续交互学习决策策略以构建最优解的方法。
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优化中的注意力机制
让神经网络选择性地关注输入相关部分的技术，显著提升排序和分配问题的性能。
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组合优化中的Transformer
基于注意力的Transformer架构在组合优化问题中的应用，特别适用于路由和排序问题。
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优化中的图嵌入
图结构的密集向量表示，捕捉对优化问题决策至关重要的拓扑和结构特性。
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优化中的Seq2Seq模型
将优化问题实例转换为决策序列的编码器-解码器架构，为各种组合问题提供统一方法。
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图卷积神经网络
将CNN扩展到图结构，使用节点邻域上的卷积操作来提取与优化相关的分层特征。
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策略梯度下降优化
强化学习算法，直接优化策略参数以最大化组合优化问题中的预期奖励。
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组合问题的自编码器
无监督神经网络学习优化问题实例的压缩表示，有助于发现隐藏的结构和模式。
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离散优化的Q学习
基于值的强化学习算法，学习Q函数以指导组合问题离散状态空间中的动作选择。
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旅行商问题的神经架构
专门设计的网络结构，用于捕捉TSP的约束和对称性，使用注意力机制来建模城市间的依赖关系。
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端到端优化学习
单一神经网络直接将问题输入转换为最优解决方案，无需显式中间步骤的学习范式。
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组合神经求解器
混合系统，结合神经网络指导搜索与传统算法，利用两种方法的优势提高效率。
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神经蒙特卡洛树搜索方法
将MCTS与神经网络结合以评估状态并指导探索，特别适用于具有大搜索空间的优化问题。
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用于优化的循环神经网络
适用于迭代构建组合问题解决方案的RNN架构，保持表示构建进度的隐藏状态。
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神经粒子群优化
结合粒子群优化元启发式算法和神经网络，在复杂解空间中改进探索和利用能力。
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