下载此文档

不确定环境下的最小权控制集问题的中期报告.docx


文档分类:论文 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【不确定环境下的最小权控制集问题的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【不确定环境下的最小权控制集问题的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。不确定环境下的最小权控制集问题的中期报告最小权控制集问题(MinimumWeightedDominatingSet,MWDS)是图论中的一个经典问题。给定一个带权图,MWDS问题的任务是在保证所有节点被控制的情况下,找到一个代价最小的集合,使得该集合中的节点能覆盖所有没有被选择的节点。MWDS问题已被证明是一个NP困难问题,因此需要寻找有效的算法来解决这个问题。此前的研究工作表明,神经网络可以用于解决MWDS问题,因为MWDS问题与图像分割问题非常相似,而神经网络在图像分割领域已经表现出了卓越的性能。在本次研究工作中,我们致力于研究MWDS问题的解决方案,并提出了一种基于神经网络的解决方案。我们的研究团队采用了一种基于图卷积神经网络(work,GCN)的方法。GCN可以直接在图数据上进行推断,因此非常适合MWDS问题。具体来说,我们的算法包括两个关键步骤:。对图的节点进行特征提取。GCN可以利用图的邻接矩阵来捕捉节点之间的关系,并在节点之间共享信息以获得更好的特征表示。在特征提取过程中,我们还使用了多头注意力机制,的性能。。在第一步完成特征提取后,我们将节点特征作为输入,使用一个神经网络模型来预测每个节点是否选择,以及它们的选择代价。我们进一步利用二分图匹配等技术来得到MWDS。具体来说,我们将节点分为两个集合:已选择节点和未选择节点。然后,我们使用二分图匹配来找到最小总代价的已选择节点集合。我们在多个数据集上评估了我们的算法,包括了多种类型的图,如社交网络、交通网络和生物网络。实验结果表明,我们的算法可以在所有数据集上获得最佳性能,具有很强的可扩展性和通用性。在未来的研究工作中,我们将探索如何进一步提高我们的算法性能,并尝试应用该算法于更广泛的领域,如物联网和自动驾驶等领域。

不确定环境下的最小权控制集问题的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuww
  • 文件大小10 KB
  • 时间2024-03-28