EDISCO：E(2)等变离散扩散求解ECOP
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EDISCO：E(2)等变离散扩散求解ECOP
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AI 综述
Ruogu Chen、Jie Han 提出 EDISCO，一种用于欧氏组合优化问题（ECOP）的离散扩散模型。论文称，这是首个在节点索引解上具有精确 E(2) 不变生成分布的离散扩散模型，结合 E(2) 等变边评分网络与离散边变量上的类别连续时间马尔可夫链。 在合成 TSP（100 至 10000 节点）和 CVRP（50 至 2000 客户）上，EDISCO 仅用 33%–50% 的训练样本，就超过了此前学习型 SOTA 求解器。上述性能与“首个”定位均为论文作者的说法。
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最新进展10月21日 12:00
EDISCO：面向欧氏组合优化的等变离散扩散模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- arXiv · cs.AIEDISCO：面向欧氏组合优化的等变离散扩散模型
EDISCO 是首个在节点索引解上具有精确 E(2) 不变生成分布的离散扩散模型，用于求解 TSP、CVRP 等欧氏组合优化问题。它结合 E(2) 等变边评分网络与离散边变量上的类别连续时间马尔可夫链，仅用 33-50% 的训练样本就在 100 至 10000 节点的合成 TSP 和 50 至 2000 客户的 CVRP 上超越此前学习型 SOTA 求解器。
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