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Ergebnisse für “Combinatorial Optimization”

Neues Modell nutzt Reduktion, um Graph-CO-Modelle übertragbar zu machen

In einer bahnbrechenden Veröffentlichung auf arXiv wird ein neues neuronales Modell vorgestellt, das die Generalisierung von Graph-basierte…

arXiv – cs.LG 04.03.2026 05:00

Neue Methode: Multi‑Objective‑Optimierung mit Banditen‑Lernen

In der Multi‑Objective‑Optimierung kombinatorischer Probleme gilt die Suche nach Pareto‑optimalen Lösungen über riesige diskrete Räume als…

arXiv – cs.LG 13.02.2026 05:00

Snowball: Digitale Ising-Maschine reduziert Lösungszeit um 8×

Ising‑Maschinen haben sich als leistungsstarke Beschleuniger für kombinatorische Optimierungsaufgaben etabliert. Um sie jedoch in der Praxi…

arXiv – cs.LG 30.01.2026 05:00

Neues Framework TACO verbessert unüberwachtes kombinatorisches Optimieren

Unüberwachtes neuronales kombinatorisches Optimieren (NCO) ermöglicht es, leistungsstarke Solver zu trainieren, ohne dass echte Lösungen al…

arXiv – cs.LG 30.01.2026 05:00

DRAGON: LLM-basierte Agenten lösen große kombinatorische Optimierungsprobleme

In einer bahnbrechenden Veröffentlichung stellt DRAGON – Decomposition and Reconstruction Agents Guided OptimizatioN – ein neues Paradigma…

arXiv – cs.AI 13.01.2026 05:00

<p>LLMs optimieren 2D-Bin-Packing: Zwei-Phasen-Strategie liefert bessere Ergebnisse</p> <p>Ein neues Evaluationsframework untersucht, wie Large Language Models (LLMs) bei der Lösung von Kombinationsoptimierungsaufgaben, insbesondere dem 2D-Bin-Packing, eingesetzt werden können. Dabei werden die Modelle mit evolutionären Algorithmen kombiniert, um heuristische Lösungen zu generieren und anschließend iterativ zu verfeinern.</p> <p>Die Experimente zeigen, dass LLM-basierte Heuristiken gegenüber klassischen Ans

arXiv – cs.AI 29.09.2025 05:00

Rekurrente Zustandsencoder beschleunigen neuronale Kombinatorik

In der neuesten Veröffentlichung auf arXiv wird ein innovativer Ansatz vorgestellt, der die Effizienz neuronaler Modelle für kombinatorisch…

arXiv – cs.LG 08.09.2025 05:00