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刘晓元；Hayato Ushijima-Mwesigwa；曼达尔，阿夫拉迪普；萨瓦基亚·乌帕迪亚伊；伊利亚·萨夫罗；罗伊，阿纳布

利用专用硬件进行本地搜索启发。 （英语） Zbl 07506804号

计算。最佳方案。申请。 82，编号1，1-29（2022）.
小结：当我们接近摩尔定律预测的物理极限时，各种专门的硬件正在出现，以处理不同领域的专门任务。在组合优化中，绝热量子计算机、互补金属氧化物半导体退火器和光学参量振荡器是解决优化问题的一些新兴专业硬件技术。伊辛优化模型从数学框架的角度统一了所有这些新兴的专用优化硬件。换句话说，它们都是为了解决伊辛模型中表示的优化问题或等效为二次无约束二进制优化模型的优化问题而设计的。由于每种类型硬件的各种限制，它们通常面临着一个重大挑战：硬件可以解决的变量数量非常有限。局部搜索元神经是解决大规模问题的方法之一。然而，局部搜索中的一般优化步骤传统上不是以Ising形式表示的。在本文中，我们引入了一个新的建模框架，用于为专用硬件建模局部搜索启发式。特别是，我们提出的模型考虑了伊辛模型和当前硬件的局限性。因此，我们通过实验表明，我们的局部搜索模型产生了更高质量的解决方案，从而证明了我们的方法与以前的方法相比的优势。

MSC公司：

68卢比 计算机科学中的组合数学
90C27型 组合优化
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
90立方厘米 数学编程

关键词：

组合优化；本地搜索；伊辛模型；QUBO模型；二次指派问题

软件：

等视力；卡夫帕；卡普利布；古罗比
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{X.Liu}等人，计算。最佳方案。申请。82，编号1，1--29（2022；Zbl 07506804）
全文： 内政部 arXiv公司

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