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穆洛德忠·阿赫梅多夫；亚历山大·勒奈尔；弗朗西斯科·贝托尼；伊沃·奎；欧内斯特·弗伦克尔；罗伯特·蒙特曼

用于生物网络功能分析的快速prize-collecting Steiner forest算法。 （英语） Zbl 1491.92057号

Salvagnin，Domenico（编辑）等人，《人工智能和OR技术在约束编程中的集成》。2017年6月5日至8日在意大利帕多瓦举行的2017年CPAIOR第14届国际会议。诉讼程序。查姆：斯普林格。莱克特。票据计算。科学。10335, 263-276 (2017).
概要：有奖收集斯坦纳森林（PCSF）问题是NP-hard问题，需要极大的计算努力才能找到大输入的精确解。我们为PCSF引入了一种新的启发式算法，该算法保留了以前的启发式方法获得的解的质量，同时对于较大的图，将运行时间减少了10倍。通过减少对计算资源的占用，该算法为系统生物学家提供了更快地分析大型生物网络并将其分析范围缩小到单个患者的机会。
有关整个系列，请参见[Zbl 1364.68017号].

MSC公司：

92立方厘米 系统生物学、网络
68瓦99 计算机科学中的算法

关键词：

珍藏斯坦纳森林；生物网络

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\textit{M.Akhmedov}等人，Lect。票据计算。科学。10335263-276（2017；Zbl 1491.92057）
全文： 内政部 链接

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