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NuMVC公司

swMATH ID: 8219
软件作者: 蔡少伟;苏凯乐;罗川;阿卜杜勒·萨塔尔
描述: NuMVC:一种高效的最小顶点覆盖局部搜索算法最小顶点覆盖(MVC)问题是一个重要的NP-hard组合优化问题,具有重要的理论和应用价值。对于这个问题,本地搜索已经证明是成功的。然而,最先进的MVC局部搜索算法有两个主要缺点。首先,他们选择一对顶点同时交换,这很耗时。其次,虽然使用边缘加权技术来分散搜索,但这些算法缺乏降低权重的机制。为了解决这些问题,我们提出了两种新的策略:两阶段交换和带遗忘的边缘加权。两阶段交换策略选择两个顶点分别进行交换,并分两个阶段进行交换。带遗忘的边缘加权策略不仅增加了未覆盖边缘的权重,而且周期性地减少了每条边缘的一些权重。这两种策略用于设计一种新的MVC局部搜索算法,称为NuMVC。
我们对标准基准(即DIMACS和BHOSLIB)进行了广泛的实验研究。将NuMVC与最先进的启发式算法进行比较的实验表明,在DIMACS基准上,NuMVC至少与最近的竞争对手PLS具有竞争力,并且在BHOSLIB基准上明显占据了所有竞争对手的主导地位。此外,实验结果表明,NuMVC在随机实例和一些结构化实例上找到最优解的速度远远快于现有的最大团最佳精确算法。此外,我们通过实验分析研究了这两种策略的有效性和运行时行为。
主页: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2512555
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