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首页> 外文期刊>International Journal of Foundations of Computer Science >A Linear Time Solution for N-Queens Problem Using Generalized Networks of Evolutionary Polarized Processors
【24h】

A Linear Time Solution for N-Queens Problem Using Generalized Networks of Evolutionary Polarized Processors

机译：使用进化偏振处理器的广义网络的N-Queens问题的线性时间解决方案

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In this paper we consider a new variant of Networks of Polarized Evolutionary Processors (NPEP) named Generalized Networks of Evolutionary Polarized Processors (GNPEP) and propose them as solvers of combinatorial optimization problems. Unlike the NPEP model, GNPEP uses its numerical evaluation over the processed data from a quantitative perspective, hence this model might be more suitable to solve specific hard problems in a more efficient and economic way. In particular, we propose a GNPEP network to solve a well-known NP-hard problem, namely the N-queens. We prove that this GNPEP algorithm requires a linear time in the size of a given instance. This result suggests that the GNPEP model is more suitable to address problems related to combinatorial optimization in which integer restrictions have a relevant role.
机译：在本文中，我们考虑了一个名为进化偏振处理器（GNPEP）的广义网络的偏振进化处理器（NPEP）网络的新变种，并提出了它们作为组合优化问题的求解。 与NPEP模型不同，GNPEP通过定量的角度使用其对处理数据的数值评估，因此该模型可能更适合以更有效和更有效的方式解决特定的难题。 特别是，我们提出了一种GNPEP网络来解决众所周知的NP难题，即N-QUEENS。 我们证明，该GNPEP算法需要在给定实例的大小的线性时间。 该结果表明GNPEP模型更适合于解决与组合优化相关的问题，其中整数限制具有相关角色。

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