Sammanfattning - Detta papper beskriver ett ramverk för att utföra relationell graf matchning med hjälp av genetisk sökning. Det finns tre nya ingredienser i verket. För det första kastar vi optimeringsprocessen i ett Bayesianskt ramverk genom att utnyttja det nyligen rapporterade globala konsekvensmåttet på Wilson och Hancock som ett fitnessmått. Den andra nya idén är att förverkliga crossover processen på subgrafnivå, snarare än att använda sträng-baserade eller slumpmässiga crossover. Slutligen påskyndar vi konvergensen genom att använda en deterministisk bergsklättringsprocess före urvalet. Eftersom vi antar Bayesian konsekvens mäter som en fitness funktion, är det grundläggande måttet på relationsavstånd som ligger till grund för tekniken Hamming avstånd. Vår ståndpunkt är att genetisk sökning ger ett mer attraktivt sätt att utföra stokastisk diskret optimering av det globala konsekvensmåttet än alternativ som simulerad glödgning. Dessutom är det lätt att förstå hur optimeringsprocessen fungerar när det gäller dess verksamhet inom Hamming-området. Vi visar empiriskt inte bara att metoden har polynom konvergenstid utan också att konvergenshastigheten är snabbare än simulerad glödgning.
Cross REF beskrev en kontur för att utföra relationell graf matchning med hjälp av genetisk algoritm.
Inexact graph matching using genetic search
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}