研究者用优化器按需搜索NP难问题困难实例
热点事件持续更新
研究者用优化器按需搜索NP难问题困难实例
1 篇报道1 个报道来源10 小时前更新
先了解这件事
AI 综述
研究者 Jamie Fravel、Martin Koutecký、Pavlo Tsitsei 提出一种按需生成困难实例的工作流：把实例生成当作优化问题，参数化实例空间，以求解器运行时间为目标，用黑盒优化器搜索困难实例。该工作流基于 Nevergrad 平台构建，并在可满足性、旅行商、哈密顿回路和非置换流水车间调度四类 NP-hard 问题上自动搜索困难实例。
AI 根据报道生成 · 54 分钟前更新
最新进展10月19日 12:00
按需生成困难实例：用 Nevergrad 优化器搜索 NP-hard 问题的最难算例报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月19日
- arXiv cs.AI按需生成困难实例：用 Nevergrad 优化器搜索 NP-hard 问题的最难算例
研究者将实例生成建模为优化问题，以求解器运行时间为目标，基于 Nevergrad 平台构建通用工作流，在可满足性、旅行商、哈密顿回路和非置换流水车间调度四类 NP-hard 问题上自动搜索困难实例。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。