安德鲁·盖恩·杜瓦（Andrew Gainer-Dewar）;维拉·利科纳（Vera-Licona，Paola） 最小命中集生成问题：算法和计算。 （英文） Zbl 1352.68279号 SIAM J.离散数学。 31，第1号，63-100（2017）. 摘要：为给定的集合族找到包含最小命中集（MHS）是一个基本的组合问题，在布尔代数、计算生物学和数据挖掘等领域都有应用。尽管文献中有许多算法可用于生成这些MHS，但应用论文通常在选择一种算法（或引入新算法）之前只考虑少数算法，这表明需要进行全面调查和性能比较。我们介绍了其中的几个应用程序，讨论了MHS生成在每个领域中的应用以及使用了哪些算法，为来自不同领域的研究人员提供了这些应用程序的统一视图。考虑到MHS的历史、分类和有用特征，我们调查了21种不同领域的MHS生成算法。我们提供了17种算法的公共软件实现的一整套基准测试的结果，其中包括我们在C++中自己实现的6种算法，强调了文献中实际应用程序中的问题实例。我们发现，实际中速度最快的算法并不是那些复杂度界限最紧的算法，也不是应用程序中最常用的算法，这表明，对于给定的应用程序，从广泛的可用算法中进行基准测试将有助于更好的选择。最后，我们提供了这些软件实现的公共存储库，作为基于AlgoRun框架的现成、平台-认知Docker容器，因此感兴趣的计算科学家可以使用他们自己研究领域的输入轻松执行类似的测试，要么在他们自己的计算机上，要么通过一个方便的Web界面，要么将算法部署到他们自己的分析管道中。 引用于7文件 MSC公司： 68周05 非数值算法 68卢比 计算机科学中的组合数学 关键词：最小打击集;布尔二元化;组合算法;超图横截;集合覆盖问题 软件：麦考莱2;金属工具;AlgoRun公司;码头工人 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Gainer-Dewar}和\textit{P.Vera-Licona}，SIAM J.离散数学。31，第1号，63--100（2017；Zbl 1352.68279） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] R.Abreu和A.J.van Gemund，{低成本近似最小命中集算法及其在基于模型诊断中的应用}，摘自《抽象、重构和近似研讨会》，第9卷，AAA 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