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托尔斯滕·奥托森。;吉·沃姆勒

条条大路通罗马——最优三角剖分问题的新搜索方法。 （英语） Zbl 1266.68167号

国际J近似推理 53，编号9，1350-1366（2012）.
小结：为了通过连接树方法在贝叶斯网络中进行有效推理，需要对网络图进行三角剖分。三角剖分的质量在很大程度上决定了后续推理的效率，但不幸的是三角剖分问题是NP-hard。现有方法通常使用树宽准则来优化三角剖分。然而，此标准可能会导致比总表大小标准更难的推理问题。因此，我们研究了深度优先搜索和最佳优先搜索的新方法，以找到最佳的总表大小三角剖分。通过对图的团进行有效的动态维护，搜索方法变得更快。这一问题是由Stix研究的，本文基于Bron-Kerbosch算法推导出了一种新的简单方法，与Stix的方法相比，该方法具有更好的性能。新方法是通用的，因为它可以与其他算法一起使用，而不仅仅是Bron Kerbosch。寻找最优三角剖分的算法主要被认为是离线方法，但它们可能构成有效的任意时间启发式的基础。此外，这些方法可以精确评估启发式的质量，并允许我们发现搜索空间中对直接随机抽样最重要的部分。

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MSC公司：

68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等）
05C69号 具有特殊属性的顶点子集（支配集、独立集、团等）
05C85号 图形算法（图形理论方面）
68兰特 计算机科学中的图论（包括图形绘制）
68层37 人工智能背景下的不确定性推理

关键词：

贝叶斯网络;最优三角剖分;概率推理;图中的团

软件：

HUGIN公司;算法457
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.J.Ottosen}和\textit{J.Vomlel}，《国际近似推理》53，第9期，1350--1366（2012；Zbl 1266.68167）
全文： 内政部

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