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申请/专利权人：香港中文大学(深圳);深圳市大数据研究院福田分院(深圳国际工业与应用数学中心);深圳市大数据研究院
摘要：本申请实施例提出的基于神经网络的优化任务求解方法、装置及相关设备，首先获取目标优化任务；然后，对目标优化任务中的系数向量、常数向量以及约束矩阵进行预处理；接下来，将待处理任务输入预训练的图神经网络模型中，得到待处理近似解；最后，根据预处理后的约束矩阵对待处理近似解进行后处理，以获取与目标优化任务匹配的目标可行近似解。本申请通过将目标优化任务转换为对应的待处理任务，然后利用训练好的图神经网络对待处理任务进行求解，能够在对数级的时间复杂度下得到一组待处理近似解，最后再对待处理近似解进行后处理得到满足目标优化任务的可行近似解，上述过程能够降低计算大规模优化任务时的神经网络规模，进而提高了计算效率。
主权项：1.一种基于神经网络的优化任务求解方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标优化任务；其中，所述目标优化任务包括决策变量、约束矩阵、常数向量以及系数向量；对所述目标优化任务中的所述系数向量、所述常数向量以及所述约束矩阵进行预处理，得到预处理后的待处理任务；将所述待处理任务输入预训练的图神经网络模型中，得到待处理近似解；根据预处理后的约束矩阵对所述待处理近似解进行后处理，以获取与所述目标优化任务匹配的目标可行近似解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 香港中文大学(深圳) 深圳市大数据研究院福田分院(深圳国际工业与应用数学中心) 深圳市大数据研究院 基于神经网络的优化任务求解方法、装置及相关设备
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