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学术报告:求解点分割问题的混合局部扰动算法和增强学习方法

ag网站亚游登录:   作者:曾荣强     日期:2015-05-13 00:00:00   点击数:  
 

讲座题目求解点分割问题的混合局部扰动算法和增强学习方法

报告人   Una Benlic 助理研究员,英国斯特林大学

讲座时间:20150515日上午10

讲座地点:ag亚集团官方网站犀浦校区ag网站亚游登录会议室X2511

内容简介点分割问题是一个经典的NP-hard问题,有着广泛的应用。我们提出了一种改进的局部扰动算法用于解决点分割问题,该算法基于增强学习理论,使用了一种新的参数控制机制。在每次扰动过程中,该算法以独立的方式来设置扰动类型和相应的步长。大量算法实验结果表明,该算法在点分割问题上取得了相当不错的实验结果。

Title: Hybrid Breakout Local Search and Reinforcement Learning Approach to the Vertex Separator Problem

Reporter: Una Benlic, University of Stirling

Abstract: The Vertex Separator Problem (VSP) is an NP-hard problem which arises from several important domains and applications. In this lecture, we present an improved Breakout Local Search for VSP (named BLS-RLE), which uses a new parameter control mechanism that draws upon ideas from reinforcement learning theory. For each perturbation phase, BLS-RLE determines, in an interdependent manner, the number and the type of perturbation moves. Extensive experimental evaluations and statistical comparisons on a wide range of benchmark instances show significant improvement in performance of the proposed algorithm over the existing BLS algorithm for VSP.

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