结合 GFlowNets 的蚁群采样用于组合优化
机器学习
2025-03-03 v4 神经与进化计算
摘要
我们提出了生成流蚁群采样器 (GFACS)，这是一种新颖的元启发式方法，分层结合了摊销推理和并行随机搜索。我们的方法首先利用生成流网络 (GFlowNets) 对组合解空间上的多模态先验分布进行摊销，该空间包含高奖励和多样化的解。受蚁群优化 (ACO) 精神的启发，该先验通过并行随机搜索进行迭代更新，从而生成近似最优解的后验分布。在七个组合优化问题上的大量实验证明了 GFACS 的良好性能。
引用
@article{arxiv.2403.07041,
title = {Ant Colony Sampling with GFlowNets for Combinatorial Optimization},
author = {Minsu Kim and Sanghyeok Choi and Hyeonah Kim and Jiwoo Son and Jinkyoo Park and Yoshua Bengio},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.07041},
year = {2025}
}
备注
AISTATS 2025, 21 pages, 6 figures