【24h】

Self-organizing Dynamics for Optimization

机译:自组织动力学进行优化

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摘要

Motivated 'by noise-driven cellular automata models of self-organized criticality (SOC), a new paradigm for the treatment of hard combinatorial optimization problems is proposed. An extremal selection process preferentially advances variables in a poor local state. The ensuing dynamic process creates broad fluctuations to explore energy landscapes widely, with frequent returns to near-optimal configurations.
机译:受噪声驱动的自组织临界度(SOC)的细胞自动机模型的启发,提出了一种用于处理硬组合优化问题的新范例。极值选择过程优先使变量处于较差的局部状态。随后的动态过程产生了广泛的波动,以广泛地探索能源格局,并频繁地返回到接近最佳的配置。

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