带宽问题的软计算方法
人工智能
2020-07-28 v1
摘要
矩阵带宽最小化问题旨在寻求对方阵的行和列进行同时重排，使得非零元素聚集在靠近主对角线的小宽度带内。MBMP 是一个 NP 完全问题，应用于许多科学领域、线性系统、人工智能以及工业、物流、信息检索等实际场景。复杂问题难以求解，因此任何改进其解的尝试都是有益的。本文使用了遗传算法和基于蚂蚁的系统等软计算方法来求解一些 MBMP 实例。我们的方法基于涉及局部搜索过程的基于学习智能体的模型。该算法与经典 Cuthill-McKee 算法以及混合遗传算法进行了比较，使用了 Matrix Market 集合中的若干实例。计算实验证实了所提算法在所考虑的 MBMP 实例集上具有良好的性能。在软计算的基础上，我们还提出了一种用于求解 MBMP 问题的新型理论强化学习模型。
引用
@article{arxiv.1208.5554,
title = {Soft Computing approaches on the Bandwidth Problem},
author = {Gabriela Czibula and Gloria Cerasela Crisan and Camelia-M. Pintea and Istvan-Gergely Czibula},
journal= {arXiv preprint arXiv:1208.5554},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 1 figure; accepted to Informatica