一种求解矩阵带宽最小化问题的混合蚁群优化方法
人工智能
2012-09-18 v2 神经与进化计算
摘要
人类社会的演进提出了日益艰巨的任务。对于某些现实问题，计算时间的限制加剧了其复杂性。矩阵带宽最小化问题（MBMP）旨在对方阵的行和列进行同步置换，以使其非零元素尽可能靠近主对角线。MBMP 是一个被广泛研究的 P-完全问题，因为在工业、物流、人工智能或信息恢复领域具有广泛的应用。本文描述了一种利用蚁群优化框架解决 MBMP 的新尝试。所提出的模型基于蚁群系统技术与新型局部搜索机制的混合。计算实验证实，所提出的算法在所考虑的 MBMP 实例集上表现良好。
引用
@article{arxiv.1208.5333,
title = {A hybrid ACO approach to the Matrix Bandwidth Minimization Problem},
author = {Camelia-M. Pintea and Camelia Chira and Gloria-C. Crisan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1208.5333},
year = {2012}
}
备注
This paper has been withdrawn by the author, due to an error