研究文章

“突变下降”元启发式算法在集团划分问题中的应用

Telecom ParisTech，46，rue Barrault，75634 Paris Cedex 13，法国。

^*通讯作者：olivier.hudry@teleco-paristech.fr

收到：21四月2017
认可的：196月2018

摘要

我们在这里研究了“变异下降”元启发式在分类和聚类分析领域中的应用（更精确地处理对称关系的聚合），该问题可以表示为加权图的团划分。在这个问题中，我们处理一个完整的无向图G公司; 的边缘G公司权重可以是正值、负值或等于0；目的是划分G公司分裂成不相连的集团（其数量取决于G公司以便最小化具有在同一团中的两个末端的边的权重之和；这个问题是NP-hard。“变异下降”是一种局部搜索元启发式算法，其设计非常简单，并且基于局部变换。它包括随机执行随机初等变换，而不考虑目标函数的改善或恶化。我们将其与另一种非常有效的元启发式方法进行了比较，该方法是一种模拟退火方法，通过添加来自噪声处理方法的一些成分进行了改进。实验表明，对于所研究的问题，带突变的下降至少与这种改进的模拟退火一样有效，通常要好一点，但它更容易设计和调整。