黑盲扩散 DIFUSCO

本研究探讨了将 Blackout Diffusion 集成到 DIFUSCO 框架中用于组合优化的具体方法，具体目标是针对旅行商问题（TSP）。灵感来源于离散时间扩散模型（D3PM）在保持结构完整性方面的成功，我们将范式扩展到连续时间框架，利用 Blackout Diffusion 的独特属性。连续时间建模引入更平滑的转换和更精细的控制，假设其对传统离散方法具有更好的解决方案质量。我们提出了三个关键改进来增强扩散过程。首先，我们从基于离散时间的模型过渡到连续时间框架，提供更精细和灵活的表述。其次，我们细化了观察时间调度，以确保扩散过程中平滑的线性转换，允许状态的自然进程。最后，基于第二项改进，我们进一步通过在特别适合模型的区域引入更细的时间切片来增强逆过程，从而提高重建阶段的准确性和稳定性。虽然实验结果未超过基线性能，但它们展示了这些方法在平衡简单性和复杂性方面的有效性，为扩散基方法的组合优化提供了新的见解。本工作代表了将 Blackout Diffusion 应用于组合优化的首次尝试，为该领域的进一步发展奠定了基础。* 代码可在 https://github.com/Giventicket/BlackoutDIFUSCO 查阅。