NuMVC公司

NuMVC:一种高效的局部搜索算法最小顶点覆盖问题是一个突出的NP难组合优化问题,具有重要的理论和应用价值。对于这个问题,局部搜索已被证明是成功的。然而,最先进的MVC局部搜索算法有两个主要的缺点。同时选择一对顶点是非常耗时的。第二,虽然使用了边缘加权技术来分散搜索,但是这些算法缺乏降低权重的机制。针对这些问题,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。两阶段交换策略分别选取两个顶点进行交换,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,而且周期性地降低了每个边缘的权重。这两种策略被用来设计一种新的MVC局部搜索算法,称为NuMVC\parWe对标准基准进行了广泛的实验研究,即dimac和BHOSLIB。将NuMVC与最先进的启发式算法进行比较的实验表明,NuMVC至少在DIMACS基准上与最接近的竞争对手PLS竞争,并且在BHOSLIB基准上明显地占据了所有竞争对手的优势。同时,实验结果表明,NuMVC在随机实例和某些结构化实例上比现有的最大团最佳精确算法更快地找到最优解。此外,我们还通过实验分析研究了这两种策略的有效性和运行时行为。

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