双GNN多级粗化求解最大独立集
原文标题：Dual-GNN Multilevel Coarsening for Maximum Independent Set
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论文针对欧氏 TSP 提出基于学习的图边稀疏化方法 GES，结合几何结构与组合优化技术自适应生成稀疏图。在 MATILDA 数据集上可剪枝多达 95% 的边且解差距保持在 1% 以内，在 TSPLIB 上部分大规模实例剪枝率超 99%、最优性差距仍低于 1%。
- 问题
- 欧氏 TSP 大规模实例精确求解计算代价高。
- 方法
- 学习式图边稀疏化 GES，结合几何结构与组合优化自适应生成稀疏图。
- 结果
- MATILDA 上剪枝达 95% 且解差距在 1% 内；TSPLIB 部分大规模实例剪枝超 99%、最优性差距低于 1%。
- 影响
- 可大幅压缩 TSP 求解图规模，为路径规划与物流优化提供提速手段。
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