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Parallelizable Evolutionary Dynamics Principles for Solving the Maximum Clique Problem

机译:并行进化动力学原理解决最大的集团问题

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摘要

An algorithm for approximately solving the maximum clique is presented which uses relaxation labeling neural network techniques, focusing on the continuous problem formulation: maximize a quadratic form over the standard simplex. We employ somewhat surprising connections of the latter problem with dynamic principles of evolutionary game theory, and give a detailed report on our numerical experiences with the method proposed.
机译:提出了一种近似求解最大基团的算法,其使用弛豫标签神经网络技术,专注于连续的问题配方:在标准单纯形上最大化二次形式。随着进化博弈论的动态原则,我们采用了一些令人惊讶的联系,并提供了关于我们提出的方法的数值经验的详细报道。

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