論文の概要: ARES: An Efficient Algorithm with Recurrent Evaluation and Sampling-Driven Inference for Maximum Independent Set

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07777v3
• Date: Wed, 16 Apr 2025 18:08:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-26 11:12:19.298939
• Title: ARES: An Efficient Algorithm with Recurrent Evaluation and Sampling-Driven Inference for Maximum Independent Set
• Title（参考訳）: ARES: 最大独立集合に対する繰り返し評価とサンプリング駆動推論による効率的なアルゴリズム
• Authors: Enqiang Zhu, Yu Zhang, Witold Pedrycz, Chanjuan Liu,
• Abstract要約: 本稿では、2つの革新的な手法を取り入れたMIS問題に対する効率的なアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは、解の質、計算効率、安定性の点で最先端のアルゴリズムより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.57120672468062
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Maximum Independent Set (MIS) problem is a well-known NP-complete problem with a wide range of applications across various fields. Heuristic approaches are commonly utilized to efficiently tackle large instances of this problem, yielding high-quality solutions within a reasonable time. However, heuristics face challenges such as falling into local optima and redundant searches within the solution space. This paper introduces an efficient heuristic algorithm for the MIS problem, incorporating two innovative techniques. The first technique features a recurrent evaluation mechanism that monitors the progress of solutions and identifies local optima, triggering restarts to avoid convergence on suboptimal outcomes. The second technique utilizes a sampling-driven inference rule to selectively fix vertices based on sampled solutions, thereby narrowing the search space and enhancing efficiency. Comprehensive experimental evaluations across multiple well-established real-world benchmarks demonstrate that the proposed algorithm outperforms state-of-the-art algorithms in terms of solution quality, computational efficiency, and stability.
• Abstract（参考訳）: 最大独立集合問題(英: Maximum Independent Set, MIS)は、様々な分野にまたがる幅広い応用を持つNP完全問題である。 ヒューリスティックなアプローチは、この問題の大規模な事例に効果的に取り組むために一般的に使われ、合理的な時間内に高品質な解が得られる。 しかし、ヒューリスティックスは、局所最適状態に陥り、解空間内の冗長な探索といった問題に直面している。 本稿では、2つの革新的な手法を取り入れたMIS問題に対する効率的なヒューリスティックアルゴリズムを提案する。 第1の手法は、解の進行を監視し、局所最適を識別する繰り返し評価機構を備え、最適下結果の収束を避けるために再起動を誘導する。 第2の手法はサンプリング駆動推論則を用いて、サンプル解に基づいて頂点を選択的に固定し、探索空間を狭め、効率を向上する。 複数のよく確立された実世界のベンチマークに対する総合的な実験的評価は、提案アルゴリズムが解の質、計算効率、安定性の点で最先端のアルゴリズムより優れていることを示している。

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