Birdie Blog

Thinking will not overcome fear but action will.

Efficiently Solving the Practical Vehicle Routing Problem - A Novel Joint Learning Approach

看看KDD的NCO

Efficiently Solving the Practical Vehicle Routing Problem: A Novel Joint Learning Approach 蚂蚁集团 KDD2020 贡献 本文提出一种基于图卷积网络（GCN）的模型，以节点特征（坐标与需求）和边特征（节点间真实距离）为输入并进行嵌入。我们设计了两个独立的解码器分别对两类嵌入进行解码。一个解码器...

Posted by Birdie on January 19, 2026

Bridging Synthetic and Real Routing Problems via LLM-Guided Instance Generation and Progressive Adaptation

LLM合成数据解决train和test数据分布不一致

Bridging Synthetic and Real Routing Problems via LLM-Guided Instance Generation and Progressive Adaptation zhiguang cao课题组 AAAI2026 研究背景和问题 近年来，基于深度强化学习的神经求解器在合成数据（如均匀分布的TSP或CVRP）上表现优异，但在真实世界基准...

Posted by Birdie on January 18, 2026

ICLR 2026 review阶段，LLM AHD合集四

LLM AHD合集四

ICLR 2026 review阶段，LLM AHD合集四 AutoEP: LLMs-Driven Automation of Hyperparameter Evolution for Metaheuristic Algorithms https://openreview.net/forum?id=hit3hGBheP 国防科大 rating：8666 背景 元启发式算法（如遗传...

Posted by Birdie on January 11, 2026

ICLR 2026 review阶段，LLM AHD合集三

LLM AHD合集三

ICLR 2026 review阶段，LLM AHD合集三 Cognitively Inspired Reflective Evolution: Interactive Multi-Turn LLM–EA Synthesis of Heuristics for Combinatorial Optimization https://openreview.net/forum?id=31VTD...

Posted by Birdie on January 11, 2026

ICLR 2026 review阶段，LLM AHD合集二

LLM AHD合集二

ICLR 2026 review阶段，LLM AHD合集二 Fusing LLMs with Scientific Literature for Heuristic Discovery https://openreview.net/forum?id=lwqeXDYKWJ rating：4444 核心思想 让大语言模型（LLM）在进化算法中“查文献”，从而突破自身知识边界，自动设计出...

Posted by Birdie on January 10, 2026

ICLR 2026 review阶段，LLM AHD合集一

LLM AHD合集一

ICLR 2026 review阶段，LLM AHD合集一 Generalizable Heuristic Generation Through LLMs with Meta-Optimization https://openreview.net/forum?id=tIQZ7pVN6S rating：8444 现有方法痛点 启发式优化器固定：大多数方法使用预设的进化计算（EC...

Posted by Birdie on January 9, 2026

Refining Hybrid Genetic Search for CVRP via Reinforcement Learning-Finetuned LLM

ICLR2026under review LLM优化HGS

Refining Hybrid Genetic Search for CVRP via Reinforcement Learning-Finetuned LLM ICLR2026 under review zhiguang cao课题组 摘要 尽管大语言模型（LLMs）正逐渐成为解决车辆路径问题（VRP）的自动化启发式设计工具，但现有最先进的方法主要依赖于像 GPT-4 这样的大型通...

Posted by Birdie on November 22, 2025

DIFUSCO Graph-based Diffusion Solvers for Combinatorial Optimization

NIPS2023 扩散模型

DIFUSCO: Graph-based Diffusion Solvers for Combinatorial Optimization nips23 Carnegie Mellon University 开源：Edward-Sun/DIFUSCO: Code of NeurIPS paper: arxiv.org/abs/2302.08224 摘要 基于神经网络的组合优化（Co...

Posted by Birdie on November 7, 2025

Improving Generalization of Neural Combinatorial Optimization for Vehicle Routing Problems via Test-Time Projection Learning

NIPS2025 EoH驱动的映射算子做大规模

Improving Generalization of Neural Combinatorial Optimization for Vehicle Routing Problems via Test-Time Projection Learning 王振坤课题组 NIPS2025 代码：https://github.com/CIAM-Group/TTPL 摘要 神经组合优化（NCO...

Posted by Birdie on November 5, 2025

TODO Enhancing LLM Alignment with Ternary Preferences

ICLR2025 偏好优化 平局

偏好优化理论基础 BT模型 BT模型是一种用于表示实例、团队或对象之间成对比较结果的概率模型。它估计了排序关系 $i \succ j$ 为真的概率，其中符号 $\succ$ 表示偏好或排序关系，例如实例 $i$ 被偏好于 $j$。 BT 模型的计算如下所示，其中两个竞争者的正向强度分别表示为 $\lambda_1$ 和 $\lambda_2$，$r_{1,2}$ 表示第一个竞争者在比...

Posted by Birdie on May 30, 2025

FEATURED TAGS
神经网络 机器学习 机器人 webot 通信原理 并行计算 信息安全 自然语言处理 数据库 数字图像处理 软件工程 编译原理 强化学习 数字电路 proteus 计算机组成原理 VIVADO JAVA 论文阅读 组合优化 NIPS AAAI ICML IJCAI 隐私保护 ICLR
ABOUT ME

Birdie-Go

✉️ fangzhh6@mail2.sysu.edu.cn