基于深度学习的组合优化器

深度学习已经在各种领域中表现出了强大的能力，其可以应用于各种任务中，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。然而，在优化算法领域的应用还相对较为有限，特别是在组合优化中。因此，基于深度学习的组合优化器是一个非常新颖的概念。

组合优化是指在离散对象集合中找到最优解的过程。这个问题在实际应用中非常常见，如货物配送、旅行商问题等都是代表性的组合优化问题。基于深度学习的组合优化器中，我们可以将输入的问题表示为向量形式，并利用深度学习技术自动学习优化器的权重，在优化的过程中寻找最优解。

其中，基于深度学习的组合优化器分为两部分：第一部分为优化器本身，第二部分为目标函数。优化器本身通常使用卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)等深度学习模型来实现，而目标函数则是将原问题转换为模型的输入，并通过策略梯度(Reinforcement Learning)等技术进行训练。

在代码实现方面，我们可以使用TensorFlow等深度学习框架，来实现基于深度学习的组合优化器。下面给出一个使用TensorFlow实现基于深度学习的组合优化器的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 神经网络部分
def build_model(x, y):
    # 输入层
    input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(x.shape[1],))
    # 隐藏层
    hidden_layer1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(input_layer)
    hidden_layer2 = tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu')(hidden_layer1)
    # 输出层
    output_layer = tf.keras.layers.Dense(y.shape[1], activation='softmax')(hidden_layer2)
    
    model = tf.keras.Model(inputs=[input_layer], outputs=[output_layer])
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='