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朱，郑;方超;赫尔穆特·卡兹格拉伯。

\（\boldsymbol{borealis}\）–布尔优化问题的通用全局更新算法。 （英语） Zbl 1460.90110号

最佳方案。莱特。 14，第8期，2495-2514（2020）.
摘要：布尔变量优化问题在计算机科学、数学、物理和工业应用中具有重要的基础性意义。最值得注意的是，求解约束满足问题仍然是一项困难的数值任务，该问题与物理学中的类自旋哈密顿量有关。因此，人们对设计有效的启发式算法来解决这些计算困难的问题非常感兴趣。受并行回火蒙特卡罗和为伊辛自旋玻璃开发的无拒绝等能量聚类算法的启发，我们提出了一种通用的全局更新优化启发式算法，可应用于不同的布尔变量NP-完全问题。全局簇更新允许相位空间的广泛采样，从而大大加快优化速度。通过仔细调整问题的伪温度（需要随机化配置），我们表明该方法可以有效地处理具有过约束或具有较大站点渗透阈值的拓扑的优化问题。我们说明了启发式算法在聚合优化问题上的有效性，例如最大可满足性问题和顶点覆盖问题。因为这种基于物理的算法是一种全局搜索解决方案的算法，所以它对随机Max-k-SAT实例的性能最好。

引用于1文件

MSC公司：

2009年9月90日 布尔编程
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

优化;可满足性;顶点覆盖;蒙特卡洛;聚类算法

软件：

NuMVC公司;CCLS公司;徒步旅行
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Z.Zhu}等人，Optim。莱特。14，第8号，2495--2514（2020；Zbl 1460.90110）
全文： DOI程序 arXiv公司

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