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Using Constraint Behavior Space to Solve Normalized Cutting Problems
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于约束行为空间的强化学习方法，通过整合外部知识来解决组合优化问题，实现更优的图形分区，适用于多个领域。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于约束行为空间的强化学习方法。
- 该方法通过整合外部知识来解决组合优化问题。
- 实现了更优的图形分区，接近自然最优分割。
- 方法适用于多个领域，具有广泛的适用性。
- 在运输网络中应用了楔形和环形变换器。
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