Graph Convolutional Branch and Bound

本文展示了在优化流程中采用深度学习模型的有效性。具体而言，在解决NP问题的通用精确算法中，通常使用多个启发式准则来指导在所有可行解集合中搜索最优解。在这种情况下，神经网络可以被利用来快速获取有价值的信息，从而在这个广阔的空间中识别出更加迅速的路径。因此，在介绍旅行商问题的解决方法之后，本文描述了实现其经典解法的分支定界算法。然后将这个算法与其混合版本“图卷积分支定界”进行比较，后者将之前的分支定界算法与图卷积神经网络相结合。实证结果突出了这种方法的功效，得出了结论，并为未来的研究提出了潜在的方向。

本论文旨在探讨如何在优化管道中应用深度学习模型，以解决NP问题。具体来说，论文比较了传统的分支定界算法和结合了图卷积神经网络的混合算法在解决旅行商问题时的表现。

论文提出了一种结合了图卷积神经网络的混合算法，可以在NP问题的优化管道中快速获取宝贵信息，从而在庞大的可行解空间中找到更快捷的路径。

论文使用了旅行商问题作为案例，比较了传统分支定界算法和混合算法的表现。实验结果表明，混合算法在解决旅行商问题时具有更高的效率。论文的方法提供了一种新思路，可以在NP问题的优化管道中应用深度学习模型。

近期的相关研究包括：1. 'Neural Combinatorial Optimization with Reinforcement Learning'；2. 'Learning TSP Requires Rethinking Generalization'。