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陈洁江;蔡少伟;王一元;徐文浩;吉佳;尹明浩

通过使用深度优化机制改进了大规模图中最小权支配集问题的局部搜索。 （英语） Zbl 07638291号

Artif公司。智力。 314，文章ID 103819，37 p.（2023）.
摘要：最小权支配集（MWDS）问题是最小支配集问题的一个重要推广，具有多种应用。在这项工作中，我们开发了一个有效的局部搜索方案，可以根据候选解的信息动态调整添加和删除的顶点数。基于此方案，我们进一步发展了三种新的思想来提高性能，从而产生了我们所谓的DeepOpt-MWDS算法。首先，我们使用一种新的带有五个约简规则的构造方法来显著地约简海量图，并有效地构造初始解。其次，一种改进的配置检查策略称为\（\text{CC}^2\text{五} 3个+\)旨在减少局部搜索中的循环现象。第三，提出了一种称为深度优化机制（DeepOpt）的通用扰动框架，以帮助算法避免局部最优并快速收敛到新的解。
基于八个不同尺度的流行基准进行了广泛的实验，以评估该算法。与七种最先进的启发式算法相比，DeepOpt-MWDS在随机和经典基准测试上表现更好，并且在几乎所有海量图上都能获得最佳解决方案。我们研究了三种主要算法成分，以了解它们对所提算法性能的影响。此外，我们将提出的通用框架DeepOpt应用于另一个NP-hard问题，以验证其通用性并获得良好的性能。

引用于1文件

理学硕士：

68次发射 人工智能

关键词：

优化;最小权支配集;本地搜索;深度优化;海量图

软件：

SCC人行道;irace公司;NuMVC公司;DIMACS公司;CCLS公司;SNAP（快照）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛J.Chen｝等人，人工制品。智力。314，文章ID 103819，37 p.（2023；Zbl 07638291）
全文： 内政部

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