用机器学习近似NP困难问题

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计算机领域有一类困扰了科学家很久的问题,叫做NP困难问题。NP困难问题在生活中很常见,例如物流、城市规划等等都可以找到NP困难问题的原型。但这类问题至今都没有有效的、多项式时间内的解。计算机理论领域的研究者从搜索、构造等角度给出过很多种近似解法。人工智能在这类问题中会有怎样的应用呢?机器学习算法如何从多个小问题中找规律来近似这一大类问题呢?AlphaGo背后的强化学习算法又是怎么和这个问题联系起来的呢?我们以NP困难中的最小点覆盖问题为例,介绍机器学习算法在NP困难的组合优化问题上的应用。

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