RELS-DQN: 一种用于组合优化的稳健高效的局部搜索框架（英文版）

英文标题：RELS-DQN: A Robust and Efficient Local Search Framework for Combinatorial Optimization中文摘要：本文介绍了一种名为 RELS-DQN 的深度强化学习（DQN）框架，其利用消息传递神经网络（MPNN）实现局部搜索行为，且在保证运行时和内存效率的同时，在各种应用中实现比本地搜索算法和现有 DQN 模型更高的解值。英文摘要：Combinatorial optimization (CO) aims to efficiently find the best solution toNP-hard problems ranging from statistical physics to social media marketing. Awide range of CO applications can benefit from local search methods becausethey allow reversible action over greedy policies. Deep Q-lea