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在本文中，该研究团队提出了一种名为“蒙特卡洛压缩优化算法”的新方法，用于解决可压缩假设下的组合优化问题。该方法通过对目标函数进行随机查询来估计广义矩量，再利用压缩感知中的贪婪算法，在避免样本过拟合的情况下寻找全局最优解。数值实验结果表明，该方法优于当前最先进的双退火算法。此外，该工作还从理论角度论证了算法成功的必然性，并分析了其特性。该算法具备根据可用计算资源调整启发式参数的能力，从而显著提升了实用性。