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教授
博士生导师
硕士生导师
主要任职:未来技术学院/人工智能学院副院长
性别:男
毕业院校:中国科技大学
学位:博士
所在单位:软件学院、国际信息与软件学院
联系方式:jianghe@dlut.edu.cn
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GPP问题的骨架分析与启发式算法设计
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论文类型:期刊论文
发表时间:2009-08-15
发表刊物:计算机学报
收录刊物:EI、PKU、ISTIC、CSCD、Scopus
卷号:32
期号:8
页面范围:1662-1667
ISSN号:0254-4164
关键字:图的划分问题;NP-难解;骨架分析;启发式算法设计
摘要:图的划分问题(GPP)是具有广泛应用背景的典型NP-难解问题,高效启发式算法一直是该领域的研究热点.作为设计启发式算法的有力工具,GPP的骨架分析存在理论分析结果匮乏、骨架规模过小等缺陷.文中采用构造偏移GPP实例的技巧,不仅在理论卜证明了获取GPP的骨架是NP-难解的,并且利用一般GPP实例与偏移实例的关系,实现了骨架规模的提高.在此基础上,文中对于目前求解GPP问题最好的算法之一的IBS进行了改进,提出了基于偏移实例的IBS算法(BI-IBS).算法BI-IBS首先构造偏移GPP实例,然后再利用局部最优解交集对它进行归约,最后再求解归约后的规模更小的新实例.实验结果表明,BI-IBS比现有算法在解的质量上有了较显著的提高.文中的工作较完善地解决了GPP的骨架研究存在的问题,所采用的构造偏移实例的技巧对于其它NP-难解问题的骨架理论分析及启发式算法设计亦具有较高的参考价值.