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job-shop scheduling
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新的SSLD方法通过SDP预处理增强了图着色启发式算法
研究人员开发了一种名为SSLD（半定谱学习与DSATUR）的新方法，该方法增强了NP难图着色问题的DSATUR启发式算法。SSLD通过识别高质量的初始颜色类别来预处理图，使用半定规划，类似于计算Lovász theta数的方法。在DSATUR完成着色之前应用此预处理步骤，已证明在包括DIMACS、随机图和调度问题在内的各种基准实例中，其性能与DSATUR和朴素基线相当或更优。虽然SSLD比DSATUR慢得多，但它展示了SDP引导的预处…
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AI研究分析作业车间调度训练方法的协调差距
一篇新论文分析了带运输资源的作业车间调度中，多智能体强化学习的联合训练与模块化训练之间的权衡。该研究量化了这些方法之间的“协调差距”，发现联合训练的性能优于模块化方法。然而，在瓶颈环境中，联合训练的优势会减弱，这表明在某个调度任务占主导地位时，模块化训练是一个可行的替代方案。