כתבה
arXiv cs.LG ·
אופטימיזציה של מספר חציות גלובלי ומקומי באמצעות למידת חיזוק
Using Reinforcement Learning to Optimize the Global and Local Crossing Number
חוקרים בוחנים את היכולת של למידת חיזוק לאופטימיזציה של מספר חציות גלובלי ומקומי בגרפים. הם משווים את התוצאות לשיטות קיימות ומוצאים כי הגישה החדשה מתחרה בהצלחה במינימיזציה של מספר חציות מקומי.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2509.06108v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Graph drawing concerns the algorithmic visualization of graphs. A good drawing of a graph is easy to read and facilitates solving tasks on the graph. Several properties have been identified to occur in good drawings of graphs. Such properties include a low number of crossings, large angles between edges, short edges, and depicting symmetries. Many of these properties are explicitly measurable metrics. This lets us model a graph-drawing problem as a game where a single player iteratively moves vertices of a straight-line graph drawing to reduce edge crossings. We investigate whether reinforcement learning can discover effective strategies for playing this game. Our reinforcement-learning agent observes the local geometric and structu
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית