结合蒙特卡洛树搜索与启发式搜索求解加权顶点着色问题
人工智能
2025-03-05 v2
摘要
本研究探讨了蒙特卡洛树搜索（MCTS）方法与专用启发式相结合来求解加权顶点着色问题。除基本 MCTS 算法外，我们研究了若干 MCTS 变体，其中传统的随机模拟被其他模拟策略替代，包括贪心与局部搜索启发式。我们在知名基准实例上进行实验以评估这些结合的 MCTS 变体。我们提供经验证据来阐明各模拟策略的优势与局限。这是对 Grelier 等人发表于 EvoCOP2022 的工作的扩展。
引用
@article{arxiv.2304.12146,
title = {Combining Monte Carlo Tree Search and Heuristic Search for Weighted Vertex Coloring},
author = {Cyril Grelier and Olivier Goudet and Jin-Kao Hao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.12146},
year = {2025}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2202.01665