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图着色问题的局部搜索方法

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为了克服简单局部搜索跳出局部极小能力的不足，提出了一种新的局部搜索算法——目标学习算法(target-learning algorithm，TLA)来解决图着色问题.该方法通过对优秀解的学习来跳离局部极小.实验使用了7个标准测试实例.结果显示，TLA能比简单局部搜索平均减少约17条冲突边.将TLA和GRASP进一步相结合，提出贪心随机目标学习搜索过程(greedy randomized target-learning search procedure，GRTLSP)，GRTLSP整合了GRASP和TLA的优点.在标准测试实例上的实验结果表明，在使用同样数目初始解的情况下，GRTLSP获得优秀解的次数远远多于GRASP.由此可见，新局部搜索算法具有较强的跳离局部极小的能力，将其作为算子与其他算法相结合也有较为广阔的前景.

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来源
《第十二届全国自动化应用技术学术交流会》|2007年|107-111|共5页
会议地点杭州
作者
徐强; 朱文兴;
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作者单位

中国自动化学会;

浙江大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类理论、方法;
关键词
图着色; 目标学习; GRASP; 局部搜索;

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