本研究提出了一种基于神经网络的无数据训练方法，用于解决组合优化问题，特别是最大独立集和最大团的问题，并提出了通用的图缩小过程来处理大规模图形。该方法在无需数据的情况下，具有广泛的适用性，可与有监督学习、强化学习和基于机器学习的现有方法相媲美或更优。