LaGCO-RL

速報

Projection Agents：以潛在動作空間加速圖形組合優化

圖形組合優化問題常因組合爆炸而難以精確求解。研究提出投影代理，在連續的圖神經網路潛在動作空間直接運算，僅以單次前傳預測目標潛在向量，並以簡單最近鄰解碼轉為合法離散動作。實驗顯示推論加速至16.2x，泛化提升約40%，並釋出LaGCO-RL函式庫協助重現與適配。