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BalMCTS: 在 MCTS 中平衡目标函数和搜索节点，用于约束优化问题
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文研究了约束优化问题的深度优先搜索算法，提出了一种基于MCTS的启发式神经网络算法。实验结果显示该方法能够快速找到与最优解间隔小于17.63%的解，并在约束满足问题中搜索节点数减少不到5%。
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关键要点
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该论文研究约束优化问题的深度优先搜索算法。
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提出了一种基于MCTS的启发式神经网络算法。
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该算法结合了编码约束优化问题和图神经网络聚合变量与约束信息的方法。
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实验结果显示，该方法能够快速找到与最优解间隔小于17.63%的解。
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在约束满足问题中，该方法搜索节点数减少不到5%。
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