低自己相関二値系列問題のエネルギー景観の複雑ネットワーク解析【JST・京大機械翻訳】

Tomassini Marco

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202496053130 整理番号：22P0328446

低自己相関二値系列問題のエネルギー景観の複雑ネットワーク解析【JST・京大機械翻訳】

Complex Networks Analysis of the Energy Landscape of the Low Autocorrelation Binary Sequences Problem

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発行年： 2022年04月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

NP困難クラスの代表的な代表である低自己相関バイナリシーケンス問題のエネルギー景観の構造に関する最新の見解を提供した。関心の景観特徴を研究するために,著者らは最大24までの問題サイズのための最適グラフの徹底的抽出を通して局所最適ネットワーク方法論を使用した。いくつかの計量を用いて,最適流域構造,程度と強度分布,グローバル最適条件に対する最短経路,および最適のランダムウォークベース中心性,のネットワークを特徴づけた。まとめると,これらのメトリックスは,低自己相関バイナリシーケンス問題の困難さに対する定量的でコヒーレントな説明を提供し,この問題に対する最適化ヒューリスティックスによって利用できる情報を提供し,また,類似の構成空間構造を有する多くの他の問題も提供する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機網 , 無線通信一般

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