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2013 | OriginalPaper | Chapter

Investigating Monte-Carlo Methods on the Weak Schur Problem

Authors : Shalom Eliahou, Cyril Fonlupt, Jean Fromentin, Virginie Marion-Poty, Denis Robilliard, Fabien Teytaud

Published in: Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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Nested Monte-Carlo Search (NMC) and Nested Rollout Policy Adaptation (NRPA) are Monte-Carlo tree search algorithms that have proved their efficiency at solving one-player game problems, such as morpion solitaire or sudoku 16x16, showing that these heuristics could potentially be applied to constraint problems. In the field of Ramsey theory, the

weak Schur number

WS

(

k

) is the largest integer

n

for which their exists a partition into

k

subsets of the integers [1,

n

] such that there is no

x

 < 

y

 < 

z

all in the same subset with

x

 + 

y

 = 

z

. Several studies have tackled the search for better lower bounds for the Weak Schur numbers

WS

(

k

),

k

 ≥ 4. In this paper we investigate this problem using NMC and NRPA, and obtain a new lower bound for

WS

(6), namely

WS

(6) ≥ 582.

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Metadata
Title
Investigating Monte-Carlo Methods on the Weak Schur Problem
Authors
Shalom Eliahou
Cyril Fonlupt
Jean Fromentin
Virginie Marion-Poty
Denis Robilliard
Fabien Teytaud
Copyright Year
2013
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-37198-1_17

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