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曼努埃尔·库拉多;弗朗西斯科·埃斯科拉诺;米盖尔·洛扎诺（Miguel A.Lozano）。;埃德温·汉考克。

寻找亲和结构：改进（m）-最佳图匹配的策略。 （英语） Zbl 1456.90167号

信息科学。 509, 164-182 (2020).
摘要：寻找图匹配（QAP）最佳解的最新方法依赖于排除策略。通过从搜索空间中排除所有更好的解，可以找到第个最佳解。这提供了多样性，这是将MAP问题转化为最佳问题的自然要求。由于分集强制模式跳跃，它通常与边缘化等模式近似策略相结合。然而，这些方法是通用的，因为它们没有包含手头问题的详细结构，即表征搜索空间的全局亲和矩阵的性质。因此，如果没有这些知识，就很难设计出一个实用的标准来选择下一个要夹紧的变量。在本文中，我们提出了几种策略来选择下一个要夹紧的变量，跨越深度优先搜索和宽度优先搜索之间的整个范围，并且我们为动态描述搜索空间提供了统一的观点。我们的策略是：a）变量参与的因素数量，b）与亲和矩阵相关的中心性度量，以及c）离散池。我们的实验表明，最大因子数和中心性在效率和准确性之间提供了一种折衷，而离散池导致了最新技术的改进

MSC公司：

90立方厘米 涉及图形或网络的编程
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

\（m\）-最佳图匹配;二叉树分区;质量保证计划
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Curado}等人，《信息科学》。509164-182（2020年；Zbl 1456.90167）
全文： 内政部

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