检索结果-南通市图书馆

华中科技大学学报(自然科学版) 2024年

作者：刘燕丽迟思义刘浪何琨武汉科技大学理学院华中科技大学计算机学院

针对最大k-plex完备算法的分支策略影响剪枝率这一挑战，提出了一种基于强化学习和上界奖励的顶点策略。该策略基于划分式定界函数获得上界，利用上界的变化值奖励分支顶点，评估分支动作对子问题的影响程度；实现了渐增式的奖励计算，... 详细信息

针对最大k-plex完备算法的分支策略影响剪枝率这一挑战，提出了一种基于强化学习和上界奖励的顶点策略。该策略基于划分式定界函数获得上界，利用上界的变化值奖励分支顶点，评估分支动作对子问题的影响程度；实现了渐增式的奖励计算，以减少学习代价；结合候选集划分为分支集和非分支集的方法，优先选择分支集中累计奖励最大的顶点。为了评估新顶点策略的效率，测试了来自10thDIMACS和Real-world大规模稀疏图的221个图例。实验结果表明，相比于目前先进的KpLex和Maplex算法，本研究提出的IRkplex算法的平均求解时间减少了2%～23.71%，说明新的顶点策略可以有效提高算法的剪枝率。

关键词：最大k-plex问题非确定多项式复杂度的难度问题强化学习奖励函数分支策略

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