该论文研究了约束优化问题的深度优先搜索算法和基于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%。

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%。

本文提出了一种新的引导图像合成框架，通过约束优化问题解决领域偏移问题，并通过定义交叉注意力的对应关系，实现对不同绘制区域的语义控制。

本文提出了一种框架，以实现长期公平的顺序决策制定。通过强制性和软性干预，将路径特定效应作为测量长期公平性的定量工具。公平的顺序决策制定问题被规定为一个以效用为目标、长期和短期公平性为约束条件的约束优化问题。使用重复风险最小化（RRM）进行模型训练，并在理论上分析了RRM的收敛性。经验证实，该算法在时间数据集上表现良好。

本文介绍了Moment-Matching Policy Diversity方法，用于解决多智能体强化学习中的合作策略选择问题。该方法通过形式化不同策略所选智能体的行为差异来生成不同的团队策略，并通过最大均值差异实现约束优化问题的简单方式。该方法在一个基于团队的射击游戏中得到了验证。