近年来，神经网络在组合优化问题上取得了显著进展。本文提出了NN-Steiner框架，结合图神经网络和蒙特卡罗树搜索，优化矩形斯坦纳树，表现优于传统算法。同时，STLinear模型通过节点嵌入和时间序列分解，显著降低了计算复杂度，适用于智能交通系统。此外，研究探讨了机器学习与在线算法结合的应用，提出了新的有效框架用于节点分类任务，提升了训练速度和测试精度。