最近研究網(wǎng)絡(luò)中的組合優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，發(fā)現(xiàn)已經(jīng)有研究人員將圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于求解此類問(wèn)題，諸如尋找網(wǎng)絡(luò)中的最大點(diǎn)獨(dú)立集、最小點(diǎn)覆蓋集、最大團(tuán)等等，并找到了相關(guān)的源碼，在這里整理一下這些資源，以后詳細(xì)介紹。

NeurIPS 2019：圖上端到端的學(xué)習(xí)和優(yōu)化
End to end learning and optimization on graphs
GitHub源碼

NeurIPS 2019：用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解組合優(yōu)化問(wèn)題
Exact Combinatorial Optimization with Graph Convolutional Neural Networks
GitHub源碼

SPIE：使用圖卷積網(wǎng)絡(luò)解決離散優(yōu)化問(wèn)題
Discrete Optimizations using Graph Convolutional Networks

NeurIPS 2018：用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和導(dǎo)向樹(shù)搜索聯(lián)合求解組合優(yōu)化問(wèn)題
Combinatorial Optimization with Graph Convolutional Networks and Guided Tree Search
GitHub源碼

還有一些是用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)解決組合優(yōu)化問(wèn)題的，如

ICLR 2017: 用強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決神經(jīng)組合優(yōu)化
Neural Combinatorial Optimization with Reinforcement Learning
GitHub源碼1
GitHub源碼2

NeurIPS 2017: 用強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決神經(jīng)組合優(yōu)化
Learning Combinatorial Optimization Algorithms over Graphs
Github源碼

在paperswithcode這個(gè)網(wǎng)站上，可以很方便的查詢到相關(guān)研究及其代碼，如搜索 Combinatorial Optimization，可以看到很多組合優(yōu)化有關(guān)的研究。

還有個(gè)很棒的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)查詢網(wǎng)站Semantic scholar，它提供了很全面的信息，比如出版信息、相關(guān)資料、引用記錄、原文查看地址、引用方式等等，截圖為例。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的PyTorch图神经网络实践（六）组合优化问题的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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