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SMMH - A Parallel Heuristic for Combinatorial Optimization Problems

机译:SMMH-组合优化问题的并行启发式方法

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摘要

The process of finding one or more optimal solutions for answering combinatorial optimization problems bases itself on the use of algorithms instances. Those instances usually have to explore a very large search spaces. Heuristics search focusing on the use of High-Order Hopfield neural networks is a largely deployed technique for very large search space. It can be established a very powerful analogy towards the dynamics evolution of a physics spin-glass system while minimizing its own energy and the energy function of the network. This paper presents a new approach for solving combinatorial optimization problems through parallel simulations, based on a High-Order Hopfield neural network using MPI specification.
机译:寻找一个或多个最优解来解决组合优化问题的过程本身就是基于算法实例的使用。这些实例通常必须探索非常大的搜索空间。专注于使用高阶Hopfield神经网络的启发式搜索是在很大的搜索空间中广泛使用的技术。可以为物理自旋玻璃系统的动力学演化建立非常强大的类比,同时将其自身的能量和网络的能量函数最小化。本文基于使用MPI规范的高阶Hopfield神经网络,提出了一种通过并行仿真解决组合优化问题的新方法。

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