【摘 要】
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交叉熵方法(Cross Entropy)是近几年发展而来的一种启发式方法,在求解组合优化问题中显示出其简单有效的特点,将运用交叉熵方法(CE)寻求图论中一个典型的NP困难问题—最大割
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交叉熵方法(Cross Entropy)是近几年发展而来的一种启发式方法,在求解组合优化问题中显示出其简单有效的特点,将运用交叉熵方法(CE)寻求图论中一个典型的NP困难问题—最大割问题的最优解。为了解决最大割问题,CE方法借助Bernoulli分布的思想,将一个确定性的网络转换成一个具有一定随机性的关联网络,接下来首先按照一个多维的Bernoulli概率分布生成样本,同时计算出随机割;其次,基于前一步的数据,更新Bernoulli概率分布P参数,使得分布参数逐步逼近最优值产生最大割的稳定估计值。数值实验表明,CE方法具有很好的稳定性和收敛性,最终也获得了比较好的近似解。
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