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阿卜杜勒卡德尔·乌阿里；阿洛奇，大卫；西蒙·德·吉夫里；萨米尔·卢德尼；雅希亚·利巴；拉赫达尔·卢基尔；帕特里斯·博伊祖马尔

图形模型能量最小化的可变邻域搜索。 （英语） Zbl 1478.68329号

Artif公司。智力。 278，文章ID 103194，22 p.（2020）.
摘要：图形模型将全局概率分布/能量函数分解为局部函数的乘积/和。一个主要的推理任务，在马尔可夫随机场中称为MAP，在贝叶斯网络中称为MPE，是以最大后验概率/最小能量找到所有变量的全局赋值。MAP求解方法的一个常见区别是完全/不完全，即证明最优性与否的能力。大多数完整的方法依赖于树搜索，而不完整的方法则依赖于局部搜索。其中，我们研究了可变邻域搜索(越南国家标准)用于图形模型。在本文中，我们提出了上述迭代方法越南国家标准在局部邻域探索中使用（部分）树搜索。该方法通过控制差异限制和邻域大小这两个参数，执行了一些增加搜索复杂度的邻域探索。因此，当邻域大小最大且使用无界树搜索时，可以证明所获得解的最优性。我们进一步提出了一种并行版本的方法，改进了该方法在来自大型图形模型基准测试的困难实例上的任何时间行为。最后，我们对计算蛋白质设计中发现的具有挑战性的最小能量问题进行了实验，表明了并行版本的实际好处。解算器位于https://github.com/toulbar2/toulbar2.

引用于1文件

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）
62H22个 概率图形模型
92D20型 蛋白质序列，DNA序列

关键词：

可变邻域搜索；计算蛋白质设计；平行度；完全搜索方法；anytime算法；离散图形模型；组合优化；马尔可夫随机场；最可能的解释；成本函数网络

软件：

图尔巴尔2；利伯达；计算TW；产量；github；mplp2（英里/平方英寸）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Ouali}等人，Artif。智力。278，文章ID 103194，22 p.（2020；Zbl 1478.68329）
全文： 内政部

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