To tackle the high computational co

To tackle the high computational complexity of solving our MINLP, we linear it into an MILP problem. Through extensive experiments, we show that our joint-optimization solution has substantial advantage over the approach by two step separate optimization. Several interesting phenomena are also observed from the experimental results.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การคำนวณซับซ้อนสูงของแก้ MINLP ของเรา เราเส้นลงในปัญหาการ MILP ผ่านการทดลองอย่างละเอียด เราแสดงว่า โซลูชันการเพิ่มประสิทธิภาพร่วมเรามีพบได้เปรียบวิธีการ โดยปรับให้เหมาะสมแยกต่างหากสองขั้นตอน ยังมีย่อยหลายปรากฏการณ์ที่น่าสนใจจากผลการทดลอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่จะแก้ไขปัญหาความซับซ้อนของคอมพิวเตอร์ที่สูงของการแก้ MINLP ของเราเราเชิงเส้นมันเป็นปัญหา MILP ผ่านการทดลองที่กว้างขวางเราแสดงให้เห็นว่าการแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพร่วมกันของเรามีความได้เปรียบที่สำคัญกว่าวิธีการที่สองการเพิ่มประสิทธิภาพขั้นตอนที่แยกต่างหาก ปรากฏการณ์ที่น่าสนใจหลายข้อสังเกตจากผลการทดลอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทั้งหมดมายากลมิตรฉลากของกราฟ G กับ ยอดตั้ง V และขอบชุด E เป็นแผนที่ F จาก V E { 0 , 1 } เช่นผลรวมของจุด และปลายขอบเท่ากับคงที่สอดคล้องกับ mod 2 ด้วยเงื่อนไขว่า ค่าสัมบูรณ์ของ F1 แตกต่างที่ละและ มากที่สุดโดยหนึ่งที่ละคือผลรวมของจุดยอดและขอบป้ายศูนย์และ F1 คือผลรวมของจุดยอดและขอบป้ายหนึ่ง กระดาษนี้พิสูจน์ว่าตารางและเงาของ bistar B ( m , n ) ยอมรับรวมมายากลมิตรฉลากสำหรับค่าของ M และ N