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   graph k-partitioning 的翻译结果: 查询用时:0.17秒
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graph k-partitioning
相关语句
  图k-划分
     Graph K-Partitioning Algorithm based on DBOA
     基于决策图贝叶斯优化进化算法的图K-划分算法
短句来源
     A Graph K-Partitiomng algorithm based on DBOA(Bayesian Optimization Algorithm with Decision Graphs) is put forward for this problem, which utilizes new coding and decoding method and appropriate fitness function solving Graph K-Partitioning problem.
     针对该问题本文提出了一种基于决策图贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization Algorithm with Decision Graphs,简称DBOA)的图K-划分, 该算法利用新的编码和解码方法以及适当的适应度函数来求解图K-划分问题。
短句来源
     Graph K-Partitioning is key technology in stream of information Partitioning in Compiling Optimization, it is NP hard problem.
     图K-划分问题是一种组合优化问题,可以归结为NP难题。
短句来源
  图k划分
     A Stochastic Algorithm for Graph K-Partitioning
     一种图K划分的随机算法
短句来源
  图k-划分问题
     A Graph K-Partitiomng algorithm based on DBOA(Bayesian Optimization Algorithm with Decision Graphs) is put forward for this problem, which utilizes new coding and decoding method and appropriate fitness function solving Graph K-Partitioning problem.
     针对该问题本文提出了一种基于决策图贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization Algorithm with Decision Graphs,简称DBOA)的图K-划分, 该算法利用新的编码和解码方法以及适当的适应度函数来求解图K-划分问题
短句来源
     Graph K-Partitioning is key technology in stream of information Partitioning in Compiling Optimization, it is NP hard problem.
     图K-划分问题是一种组合优化问题,可以归结为NP难题。
短句来源
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In this paper, a si mulated cvo lutionary annealing model for graph K partitioning is presented. Combining the simulated annealing and method of the simulated evolution, the proposed model im p lements a parallel strategy for multiobjective optimization, Both the theoretica l analysis and running results show that simulated evolution annealing has bette r performance and optimization result than simulated annealing.

本文提出一个求解图K划分难题的模拟进化退火模型。该模型将模拟退火和模拟进化方法相结合,实现了多目标并行寻优策略。理论分析和实验结果表明,模拟进化退火模型的性能更优,解的优化程度更高。

Graph K-Partitioning is key technology in stream of information Partitioning in Compiling Optimization, it is NP hard problem. A Graph K-Partitiomng algorithm based on DBOA(Bayesian Optimization Algorithm with Decision Graphs) is put forward for this problem, which utilizes new coding and decoding method and appropriate fitness function solving Graph K-Partitioning problem. The simulation results suggest that the scheme is feasible and effective.

图K-划分问题是一种组合优化问题,可以归结为NP难题。针对该问题本文提出了一种基于决策图贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization Algorithm with Decision Graphs,简称DBOA)的图K-划分, 该算法利用新的编码和解码方法以及适当的适应度函数来求解图K-划分问题。仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。

 
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