高效的均值场方法解决集盖问题
摘要：一种平均场反馈人工神经网络算法被开发和研究用于集合覆盖问题。通过多线性惩罚函数实现了不等式约束的方便编码。通过迭代一组平均场方程与退火的结合，得到近似能量最小值。该方法在公开可用的测试问题组中进行了数值测试，问题规模从5×10^3行和10^6列不等。与那些确切结果可用的规模的性能比较时，该方法得到的结果与最优解相差不超过几个百分点。与其他近似方法的比较也很好，特别是因为所需的CPU消耗非常低 - 通常只需几秒钟。通过公共领域服务器，可以使用该算法处理任意问题。
作者：Mattias Ohlsson, Carsten Peterson and Bo S"oderberg
论文ID：cs/9902025
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2007-05-23