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吴正天;哈米德·雷扎·卡里米;Dang，创银

基于确定性退火神经网络的图划分近似算法。 （英语） Zbl 1434.68683号

神经网络。 117, 191-200 (2019).
摘要：图划分是一个经典的NP难组合优化问题，广泛应用于工业或管理问题。在本研究中，使用确定性退火神经网络算法获得了图划分问题的近似解。该算法是一种连续方法，当屏障参数从足够大的正数减少到0时，它试图通过遵循屏障问题的最小点的路径来获得高质量的解决方案。当障碍物参数为任意正数时，该算法可以在可行下降方向上找到障碍物问题的一个最小解。在全局收敛的迭代过程中，通过更新拉格朗日乘子red可以获得可行的下降方向。它的一个显著特点是，当步长为0到1时，变量的上下界将自动满足。在100个测试样本上，将四种著名算法与提出的算法进行了比较。仿真结果表明了该算法的有效性。

引用于13文件

MSC公司：

68瓦25 近似算法
05C70号 具有特殊属性的边子集（因子分解、匹配、分区、覆盖和打包等）
90立方厘米27 组合优化

关键词：

图分区;神经网络;组合优化;NP-hard问题;确定性退火神经网络算法

软件：

MESHPART公司;LKH公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛Z.Wu｝等人，神经网络。117191-200（2019年；Zbl 1434.68683）
全文： 内政部

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