组合空间局部最优网络中的极小值社区
神经与进化计算
2012-07-19 v1 人工智能
摘要
在本文中，我们提出了一种研究困难组合问题构型空间结构的新方法。该方法包括构建一个网络，其节点为局部最优构型，边为它们吸引盆之间加权的有向转移。我们将该方法应用于检测由困难组合优化问题——二次分配问题 (QAP) 的两类不同实例产生的最优网络中的社区。我们提供的证据表明，这两类问题实例产生了截然不同的构型空间。对于所谓的“类真实”类别，网络具有清晰的模块化结构，而属于随机均匀实例类别的最优网络则较难划分为簇。这一结论得到了多种统计检验的有力支持。最后，我们简要讨论了这些发现对启发式搜索相应问题空间的后果。
引用
@article{arxiv.1207.4445,
title = {Communities of Minima in Local Optima Networks of Combinatorial Spaces},
author = {Fabio Daolio and Marco Tomassini and Sébastien Verel and Gabriela Ochoa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1207.4445},
year = {2012}
}