如果强化学习是问题,大模型是否是「答案」?丨GAIR live

在决策方面,我们之前也尝试用大模型与强化学习联合解决一些有趣的问题,如旅行商问题或在三维空间拼图,这些都是NP-hard问题。单靠RL可能复杂度非常高,然后单靠大模型可能只能给出一个近似正确或者直觉的一个解,我们尝试让大模型提供直觉,然后让强化学习在直觉附近进行优化,我们已经做了一些初步的尝试。安波:谢谢...

P/NP问题50年:基础理论举步维艰,但AI正在不可能中寻找可能

或许会令你惊讶的是,分团问题有一个被称为NP完备(NP-complete)的性质——即当且仅当P=NP时,我们才可以高效地解决分团问题。许多其他问题也有这一性质,比如三着色问题(一副地图能否可以仅被三种颜色着色使得任意相邻的两个国家拥有不同的颜色?),旅行商问题(在众多的城市中找到一个最短路线,使得商人访问每座城市...

P/NP问题50年:AI探索不可能的可能

或许会令你惊讶的是,分团问题有一个被称为NP完备(NP-complete)的性质——即当且仅当P=NP时,我们才可以高效地解决分团问题。许多其他问题也有这一性质,比如三着色问题(一副地图能否可以仅被三种颜色着色使得任意相邻的两个国家拥有不同的颜色?),旅行商问题(在众多的城市中找到一个最短路线,使得商人访问每座城市...

P vs. NP 五十年:AI正在解决不可解问题

我们知道很多有名的组合问题都是NP完全的,包括Clique,3-coloring和旅行商问题。1973年,当时在俄罗斯的LeonidLevin在他两年前独立研究结果的基础上发表了一篇新的论文,并在这篇论文中定义了P和NP问题。当Levin的论文传播到西方的时候,P和NP问题也已经确立了作为计算领域最重要问题的地位。3OptilandRussellImpa...

AI抢走了2024物理诺奖?你可知这位获奖者人物理有多强

旅行商问题是被证明为NP完全的优化问题,一般认为这类问题不存在高效算法。霍普菲尔德和唐克的办法不旨在求出最优解,而是力图在很短的时间内找到高质量的近似解。这个方法激起了很多计算机科学家用霍普菲尔德网络求解各种很难解的优化问题的近似解的兴趣;同时又启发了物理学家探索特定的物理现象和计算结果的关系。

《黑神话:悟空》背后的游戏复杂性:从交互叙事设计到最佳体验

许多游戏问题属于NP完全问题,如:地图着色问题(在策略游戏中划分区域)旅行商问题(在开放世界游戏中规划最优路径)背包问题(在RPG中的物品管理系统)这些问题的存在使得某些游戏机制在理论上难以完美优化,需要使用启发式算法(www.e993.com)2024年11月18日。c)程序生成内容(PGC)

NP完全问题是否有捷径?

还有Co-NP问题,与NP问题不同的是,Co-NP问题可以在合理的时间内很容易地排出错误解,而不是验证正确解。Co-NP问题与NP问题是否是互通的,我们也不得而知。除此之外,还有非常多的问题分类,每一个分类都需要花费大量的时间去解释。P=NP?NP是举足轻重的,因为它包含了一些非常重要的问题,比如:旅行商问题(给定一...

优化| 浅谈旅行商问题(TSP)的启发式算法

编者按:作为经典NP-hard问题,TSP和VRP问题一直是业界和学界的关注重点。本文以业界为主要视角,通过VRP和TSP的联系做切入点来引入TSP问题,分类讨论了启发式算法在对称TSP与非对称TSP中的运用。一、TSP简介TSP全称为TravellingSalesmanProblem(旅行商问题),通俗而言,它是指对于给定的一系列城市和每对城市之间的距离,...

最新证明面临质疑:P/NP问题为什么这么难?

在现实生活中,NP完全问题是相当普遍的,特别是在大的调度任务中。《麻省理工学院新闻》曾列举了一个著名的NP完全问题是所谓的旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,TSP)。该问题在当今很发达的物流业中可以表述为:一个物流配送公司欲将N个客户的订货沿最短路线全部送到,那么它应该如何确定最短路线?对于这一问题,P...

P,NP,PSPACE都是什么?一文讲清计算复杂性分类

这就是NP问题的特点,很难找到正确的解,但是判断一个解是否正确十分容易;??旅行商问题(Thetravelingsalesmanproblem):给定一些相互远离的城市,是否存在一条穿过所有城市的路径,路径长度小于给定值?例如,是否有一条路径能经过美国所有的州府,总距离却不超过11,000英里?