arXiv cs.AI@Franco Terranova, Guillermo Bernardez, Albert Cabellos-Aparicio, Nina Miolane, Abdelkader Lahmadi精选58图组合优化（GCO）问题因NP难特性而难以精确求解，现有基于强化学习（RL）和图神经网络（GNN）的方法在泛化性和计算可扩展性上存在局限。本文提出Projection Agents，直接在连续GNN动作嵌入空间中预测潜在动作，并通过单次前向传播解码为有效离散动作，避免了传统逐步搜索的开销。该方法在多个基准上实现最高16.2倍推理加速和40%更好的泛化性能，尤其适用于超线性决策空间。同时，作者开源了LaGCO-RL库，支持自动构建潜在动作空间并兼容现有RL-GCO方案，便于复现和适配新问题。论文图组合优化强化学习图神经网络潜在动作空间开源/仓库推荐理由：做图组合优化或RL求解NP-hard问题的研究者，这篇论文解决了泛化差和扩展性瓶颈，16倍加速和40%泛化提升值得一试，开源库还能直接复用。