BalMCTS: 在 MCTS 中平衡目标函数和搜索节点，用于约束优化问题
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该论文探讨了针对约束优化问题，采用深度优先搜索算法以在前 n 个解中寻找最优或近似最优解，并提出了一种基于 MCTS 的新型启发式神经网络算法，结合编码约束优化问题和利用图神经网络聚合变量和约束信息的方法，实验结果表明该方法能够快速找到初始的 5 个可行解中与最优解间隔小于 17.63% 的解，并在应用于约束满足问题时，与最先进方法相比，搜索节点数减少不到 5%。
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%。
