The graph coloring problem — Review of algorithms neural networks and a new proposal

机译：图形着色问题 - 算法与神经网络的回顾和新建议

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By virtue of its large range of applications, the graph coloring problem has received considerable research interest from mathematicians and engineers alike. Both algorithmic & hardware methods to color a graph subject to adjacency constraints have been explored resulting in a wide variety of options. The actual selection of any one of the software/hardware methods would depend on the specific requirements of a particular application. This paper reviews the major developments that have occurred both in the algorithmic and the hardware domains pertaining to the solution of the gaph coloring problem. Further, a new neural circuit employing non-linear feedback in the form of unipolar comparators is presented which is able to color a graph more effectively than other existing neural networks for the same task. PSPICE simulations confirm the validity of the approach.

机译：凭借其大量应用，图形着色问题已从数学家和工程师获得相当大的研究兴趣。已经探讨了算法和硬件方法，以探讨邻接约束的图形，从而导致各种各样的选项。任何一个软件/硬件方法的实际选择将取决于特定应用程序的特定要求。本文审查了算法和硬件域中发生的主要开发，与Gaph着色问题的解决方案有关。此外，提出了一种以单极比较器形式采用非线性反馈的新神经电路，其能够比其他任务的其他现有神经网络更有效地彩色图。 PSPICE模拟确认了方法的有效性。

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来源
《International Conference on Multimedia, Signal Processing and Communication Technologies》|2013年||共5页
会议地点
作者
Ansari Mohd.Samar;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类信号处理;
关键词
Dynamical Systems; Energy Function; Graph Coloring; Local Search Methods; Neural Networks; Non-Linear Feedback;

机译：动态系统;能量功能;图着色;本地搜索方法;神经网络;非线性反馈;

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