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Shengcai Liu
Shengcai Liu
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新的算法通过学习增强优化在线顶点覆盖
本文介绍了用于在线加权顶点覆盖问题的学习增强算法，重点关注二分图和一般图。所提出的算法提供了最优的鲁棒性-一致性权衡，其中一个随机算法在二分图上实现了 $\frac{1}{1-e^{-\lambda}}$-鲁棒和 $\frac{\lambda}{1-e^{-\lambda}}$-一致的性能，而一个确定性算法则为一般图提供了 $(1+\frac{1}{\lambda})$-鲁棒和 $(1+\lambda)$-一致的结果。在合成和真实世界…
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LLM 自动化算子集成以解决调度问题
研究人员开发了一种新方法来增强迭代贪婪（IG）算法，以解决复杂的置换流水车间调度问题（PFSP）。这种新方法 IG-DOE 利用破坏算子集成（DOE）来增强探索并防止搜索停滞。一项关键创新是 SCOE 框架，该框架采用大型语言模型（LLM）自动构建此 DOE，从而减少了手动设计算子的需求。在具有挑战性的基准和真实世界数据上的实验表明，LLM 演化的 DOE 能有效地泛化到未见过的问题实例，并且优于现有的最先进算法。