I detta dokument presenteras en konvergensanalys av problemet med konsekvent märkning genom genetisk sökning. Arbetet bygger på en nyligen genomförd empirisk studie av grafmatchning där vi visade att en Bayesisk konsekvensmått skulle kunna optimeras effektivt med hjälp av en hybrid genetisk sökning förfarande som införlivade en hill-clubing steg. I den aktuella studien återgår vi till algoritmen och ger en viss teoretisk motivering för dess observerade konvergensbeteende. Det nya med analysen är att analytiskt visa att bergsklättrningssteget markant accelererar konvergensen, och att konvergensgraden är polynom i storleken på den noduppsättning av graferna som matchas.
Korsfört denna idé i REF som också är en konvergensanalys för problemet med tillskriven graf matchning med hjälp av genetisk sökning.
Convergence of a hill-climbing genetic algorithm for graph matching
{'venue': 'Pattern Recognition', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}