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Graph edit distance
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VRP reformulated as graph edit distance for new analysis
研究人员已将车辆路径问题（VRP）重新表述为图编辑距离（GED）最大化问题。这种新方法在边级别对 VRP 进行建模，从而能够对解决方案进行更深入的结构分析，并为未来的图神经网络应用提供自然的每边监督信号。对基准实例的分析表明，最优路径图仅使用了可用边的一小部分，而常见启发式方法却持续错过了其中一部分最优边。
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新的研究框架将神经编码器几何与图匹配精度联系起来
研究人员开发了一个理论框架，用于理解编码器的几何形状如何影响神经图匹配的质量，特别是用于近似图编辑距离（GED）。他们的工作将编码器几何与相似度预测器和基于对齐的方法的GED估计联系起来。通过使用一种称为FSW-GNN的双Lipschitz编码器，他们在各种数据集的GED预测和排名指标上取得了显著的改进。