图论组合优化算法学习实现
项目介绍
本项目是“基于图的学习组合优化算法”的实现，对应的论文可在 arxiv.org 找到。作者通过此项目展示了一种利用深度强化学习处理图上组合优化问题（如最小顶点覆盖(MVC)、旅行商问题(TSP)等）的方法。项目基于MIT许可协议发布，提供了从数据生成到模型训练及测试的完整流程。
项目快速启动
克隆与依赖安装
首先，通过Git克隆仓库并递归获取所有子模块：
git clone --recursive https://github.com/Hanjun-Dai/graph_comb_opt
接下来，你需要构建graphnn库，遵循仓库中提供的指南：
cd graphnn
# 根据需要调整Makefile，例如启用GPU模式需添加 CXXFLAGS += -DGPU_MODE
make -j
对于特定任务，比如最小顶点覆盖(MVC)，进入相关目录并编译动态库：
cd ../graph_comb_opt/code/s2v_mvc/mvc_lib/
cp Makefile.example Makefile
# 定制Makefile以适应需求
make -j
运行示例
在完成上述步骤后，你可以开始实验。比如，为MVC任务生成数据并训练模型：
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生成数据：
cd code/data_generator/mvc # 修改run_generate.sh中的参数以符合你的需求，然后执行 ./run_generate.sh -
训练模型： 切换至训练脚本所在目录并运行：
cd ../s2v_mvc ./run_nstep_dqn.sh -
评估性能： 训练完成后，进行性能测试：
./run_eval.sh此命令将加载测试数据，并输出S2V-DQN找到的解决方案。
应用案例与最佳实践
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最小顶点覆盖(MVC)：通过调整n-step Q-learning的参数，可以观察不同策略下算法的表现差异。最佳实践包括细致地选择超参数，以及在实际应用场景中验证模型的泛化能力。
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旅行商问题(TSP)：借鉴MVC的训练流程，可定制化解决TSP的数据生成和模型训练过程，探索如何有效规划路径。
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自定义图问题：通过对现有模块的重用和修改，可以扩展应用于其他基于图的组合优化问题，实现自定义的优化算法学习。
典型生态项目
虽然该项目本身聚焦于核心算法的实现，但它激发了许多后续研究和应用，特别是在自动化机器学习、图神经网络(GNN)领域的发展。开发者们可以根据这个基线，结合如PyTorch Geometric、DGL这样的现代GNN框架，探索更广泛的组合优化场景，例如供应链优化、社交网络分析等，形成了一个围绕图上机器学习和优化的研究与应用生态。
以上便是基于graph_comb_opt项目的简要介绍与快速入门指南，希望它能够为你提供实用的参考和启发。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
