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maximum independent set
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新的LoRe方法提高了AI求解器在优化问题上的效率
研究人员开发了LoRe，一种用于组合优化中基于扩散的神经网络求解器的新型无训练包装器。LoRe在每次迭代中动态分配计算预算，专注于高冲突或高不确定性交互，而不是固定的稀疏化。这种方法显著提高了可扩展性，减少了内存使用，并加快了最大独立集和旅行商问题等问题的推理速度，同时保持了解决方案的质量。
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研究论文发现鲍德温进化和拉马克进化在进化算法中优于达尔文进化
一篇新研究论文在进化算法（EAs）中重新审视了拉马克进化和鲍德温进化，并将其与达尔文进化进行了比较。在最大独立集和最大割问题的六个数据集上的实证结果表明，鲍德温进化和拉马克进化EA在性能上始终优于达尔文进化EA，并且常常超越最近的深度学习基线。理论分析还表明，对于长度大于二的块，鲍德温进化的渐近速度快于拉马克进化，而拉马克进化又快于达尔文进化。