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新方法用图粗化热启动求解MAX-CUT

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AI 综述

研究提出将谱图粗化方法 CMG 与基于矩的非凸连续重构 PPR 组合，用 CMG 为 PPR 提供热启动，以求解 MAX-CUT。作者称该方法无需训练数据，可在近线性时间内生成结构感知的初始解。在 n=400 的 t2g20 实例上，该方法平均达到最优解的 97.5%，最佳运行达 98.4%；加入离散局部搜索的扩展版本在近期神经分支定界方法评测的全部 60 个 Biq Mac 实例上达到已公布最优解。采用稀疏 CSR 表示后，方法可扩展至最多 20,000 个顶点的 G-set 实例，内存需求最多降低 3333 倍。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

最新进展10月15日 12:00

图粗化让计算受限的非凸 MAX-CUT 逃离局部最优

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月15日

12:00
arXiv cs.CL
图粗化让计算受限的非凸 MAX-CUT 逃离局部最优
研究提出用谱图粗化方法 CMG 为基于矩的非凸连续重构 PPR 提供热启动，在 t2g20（n=400）上平均达到最优解的 97.5%、最佳运行达 98.4%。加入离散局部搜索的扩展版本在近期神经分支定界方法评测的全部 60 个 Biq Mac 实例上达到已公布最优解。采用稀疏 CSR 表示后，该方法可扩展至最多 20,000 个顶点的 G-set 实例，内存需求最多降低 3333 倍。

本事件热度走势

可比范围当前: 9
可比范围峰值: 1010月15日 13:00
近 24 小时变化: –

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