本論文では、ターゲットセット選択問題(TSS)に対する新しいヒューリスティックアルゴリズムを提案している。
まず、既存の最先端アルゴリズムであるBRKGAのパラメータを、事前のチューニングではなくランダムにパワーロー分布から選択するという単純な修正を行った。この修正により、パラメータチューニングを必要とせずに、既存のBRKGAと同等の性能を達成できることを示した。
さらに、既に有効なターゲットセットに対して、小さい次数の頂点を順に削除するというグリーディーなヒューリスティック(reverseMDG)を組み合わせた。この修正により、既存の最先端アルゴリズムを大幅に上回る性能が得られることを示した。
全体として、本研究は、複雑な手法やコストのかかるパラメータチューニングを必要とせずに、単純な修正によってTSS問題の解法を大幅に改善できることを示している。これは、他の組合せ最適化問題においても応用可能な知見だと考えられる。
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by Benjamin Doe... kl. arxiv.org 04-08-2024
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