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启发式算法（heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。启发式算法可以这样定义：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。现阶段，启发式算法以仿自然体算法为主，主要有蚁群算法、模拟退火法、神经网络等。
Stigmergic Swarming Agents for Fast Subgraph Isomorphism
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LLM Agents for Combinatorial Efficient Frontiers: Investment Portfolio Optimization
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Classical and Quantum Heuristics for the Binary Paint Shop Problem
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Feature-Guided Metaheuristic with Diversity Management for Solving the Capacitated Vehicle Routing Problem
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Extracting node comparison insights for the interactive exploration of property graphs
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Assortment optimization given basket shopping behavior using the Ising model
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Scalable Community Detection Using Quantum Hamiltonian Descent and QUBO Formulation
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Revisiting Chazelle's Implementation of the Bottom-Left Heuristic: A Corrected and Rigorous Analysis
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Efficient Formal Verification of Quantum Error Correcting Programs
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Robust Heuristic Algorithm Design with LLMs
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Optimisation of Resource Allocation in Heterogeneous Wireless Networks Using Deep Reinforcement Learning
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Design of A* based heuristic algorithm for efficient interdiction in multi-Layer networks
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HeurAgenix: Leveraging LLMs for Solving Complex Combinatorial Optimization Challenges
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On Minimizing Wiggle in Stacked Area Charts
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参考链接
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