Heuristic-Based Genetic Algorithm for Graph Coloring Problem

سال انتشار: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,203

فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ACCSI11_185

تاریخ نمایه سازی: 5 آذر 1390

چکیده مقاله:

Evolutionary algorithms (EA) are stochastic approaches utilized to solve NP-hard problems. Although EAs can find their paths towards optimal points through enough generations, the whole process might be time-consuming. In this paper we propose a novel evolutionary approach in which some heuristics are exercised as guidelines to make the evolutionary process move faster to superior solutions. Graph coloring problem (GCP), as a typical NP-hard problem, is used to outline the performance of the proposed approach. Experimental results show that our approach is impressively comparable with parallel evolutionary methods in terms of quickly achieving solutions.

نویسندگان

Saeed Amizadeh۱

Control and Intelligent Processing Center of Excellence (CIPCE

Farzad Rastegar۱,

Control and Intelligent Processing Center of Excellence (CIPCE),

Ashkan Rahimi-Kian

Control and Intelligent Processing Center of Excellence (CIPCE),Electrical and Computer Engineering Department, University of Tehran, Tehran, Iran

Caro Lucas

Control and Intelligent Processing Center of Excellence (CIPCE),Electrical and Computer Engineering Department, University of Tehran, Tehran, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Craenen, B.G.W., Eiben, A.E., van Hemert, J.I.: ...
  • Comparing Evolutionary Algorithms on Binary Constraint Satisfaction Problems. IEEE Transactions ...
  • Craenen, B.G.W., Eiben, A.E., Marchiori, E.: Solving Constraint Satisfaction Problems ...
  • Galinier, P., Hao, J.K..: Hybrid evolutionary algorithms for graph coloring. ...
  • graph coloring: Exploration of Galinier and _ algorithm. Journal _ ...
  • Goldberg, D.: Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. ...
  • Kokosinski, Z., Kolodziej, M., Kwarciany K.: Parallel Genetic Algorithm for ...
  • Kolodziej M.: Genetic algorithms for edge coloring ...
  • problem, M.S. Thesis, Cracow Univer-sity of Technology, Krakow (2003). ...
  • Muehlenbein, H., Gorges- Schleuter, M., Kramer, O.: Evolution algorithms in ...
  • Pelikan, M., Goldberg, V, Cantu-Paz, E.: BOA: The Bayesian optimization ...
  • To implement HB-GA we utilize GALib library prepared by Wall ...
  • Russell S., Norvig P.: Artificial Intelligence, a Modern Approach, Prentice ...
  • Sanchez, J. M. P. , Robles, V. , Larra naga, ...
  • Wall M.: GAlib: A C++ Library of Genetic Algorithm Components, ...
  • Graph coloring instances, DIMACS standard format, http ://mat. gsi a. ...
  • نمایش کامل مراجع