グラフニューラルネットワークに基づくグラフ最適化問題解決フレームワーク 背景と研究動機 制約充足問題（CSPs）および組み合わせ最適化問題（COPs）を解決する際、バックトラック法と分枝ヒューリスティックの組み合わせが一般的です。特定の問題に対して設計された分枝ヒューリスティックは理論上効率的ですが、その複雑さと実装の難しさのために実用化が制限されています。一方で、汎用的な分枝ヒューリスティックは適用範囲が広いものの、通常は最適性能を示しません。本稿の著者は、分枝ヒューリスティックにシャノンエントロピー（Shannon Entropy）を導入することで、汎用性と特定性のバランスを取る新しい解決フレームワークを提案しました。具体的には、グラフニューラルネットワーク（GNN）モデルを使用して、確...