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首页> 外文会议>International Workshop on Foundations of Genetic Algorithms(FOGA 2005); 20050105-09; Aizu-Wakamatsu City(JP) >Genetic Algorithms for the Variable Ordering Problem of Binary Decision Diagrams
【24h】

Genetic Algorithms for the Variable Ordering Problem of Binary Decision Diagrams

机译：二进制决策图变量排序问题的遗传算法

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Ordered binary decision diagrams (BDDs) yield a data structure for switching functions that has been proven to be very useful in many areas of computer science. The major problem with BDD-based calculations is the variable ordering problem which addresses the question of finding an ordering of the input variables which minimizes the size of the BDD-representation. In this paper, we discuss the use of genetic algorithms to improve the variable ordering of a given BDD. First, we explain the main features of an implementation and report on experimental studies. In this context, we present a new crossover technique that turned out to be very useful in combination with sifting as hybridization technique. Second, we provide a definition of a distance graph which can serve as formal framework for efficient schemes for the fitness evaluation.
机译：有序二进制决策图（BDD）产生了用于切换功能的数据结构，该结构已被证明在计算机科学的许多领域中非常有用。基于BDD的计算的主要问题是变量排序问题，该问题解决了查找输入变量排序的问题，该问题使BDD表示的大小最小。在本文中，我们讨论了使用遗传算法来改善给定BDD的变量排序。首先，我们解释实施的主要特征并报告实验研究。在这种情况下，我们提出了一种新的交叉技术，事实证明与筛分混合技术非常有用。其次，我们提供了距离图的定义，该距离图可以用作适合度评估的有效方案的正式框架。

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