SetCoverSolver:卷积神经网络用于将加权集覆盖问题的实例分类为最优化的多项式时间近似算法 源码
拉伯·伯奇(Rabo Birch),丹尼尔·弗兰克斯(Daniel Firebanks),艾米丽·哈姆林(Emily Hamlin),克里斯蒂安·伊科库克(Christian Ikeokwu) SetCoverSolver 项目描述 可以使用多种近似算法解决集合覆盖问题。 但是,这些近似算法将根据集合覆盖的实例而具有不同的性能,因此没有一种“一刀切”的近似方法。 根据要解决的问题的类型,某些算法可能会导致更高的准确性或更快的运行时间。 我们想通过建立一个机器学习模型来解决这个问题,该模型能够采用任何set set实例并为其选择最佳算法。 受到纽曼(Newman)等人的启发。 关于Spectru
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SetCoverSolver:卷积神经网络,用于将加权集覆盖问题的实例分类为最优化的多项式时间近似算法
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