Лекция 1 | Приближенное решение задач комбинаторной оптимизации: алгоритмы и трудность
Программирование на языке Python. Комбинаторные алгоритмы. Генерация перестановок
Доброго времени суток, читатели, зрители моего канала programmer's notes, любители языка Python. Не забывайте подписываться и писать свои
комментарии к моим статьям и видео. Начинаю целую серию статей о комбинаторных алгоритмах. Алгоритмы, конечно, жадные, но увлекательные. Мне скажут, что есть же библиотеки, зачем самим то. Но это же интересно. А по библиотекам будут ещё уроки, в частности по itertools. Алгоритм генерации перестановок, в действительности, совсем не сложный, если вникнуть в смысл...
Графовые нейронные сети в AI: Как они решают NP-полные задачи и меняют комбинаторную оптимизацию
Как графовые нейронные сети могут помочь решить сложные NP-полные задачи? Узнайте о перспективах комбинаторной оптимизации и вызовах! Введение в комбинаторную оптимизацию с помощью графовых нейронных сетей (GNNs) представляет значительный интерес в области искусственного интеллекта и алгоритмических исследований. В этой статье мы рассмотрим, как GNNs могут быть эффективно использованы для решения NP-полных задач, включая описание их теоретического фона, потенциальных приложений и стоящих перед ними вызовов...