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    • 2. 发明公开
    • RECURSIVE HIERARCHICAL PROCESS FOR COMBINATORIAL OPTIMIZATION AND STATISTICAL SAMPLING
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    • EP3178014A1
    • 2017-06-14
    • EP15751205.4
    • 2015-08-04
    • Microsoft Technology Licensing, LLC
    • HASTINGS, Matthew B.TROYER, MatthiasZINTCHENKO, Ilia
    • G06F17/11G06N3/12
    • G06F17/18G06F17/11G06F17/5009G06N99/002
    • In some examples, techniques and architectures for solving combinatorial optimization or statistical sampling problems use a hierarchical approach. Such a hierarchical approach may be applied to a system or process in a patch-like fashion. A set of elements of the system correspond to a first tier. An objective function associates the set of elements with one another. The set of elements are partitioned into patches corresponding to a second tier. The patches individually include second tier elements that are subsets of the set of elements, and the individual patches have an energy configuration. The second tier elements of the patches are randomly initialized. Based, at least in part, on the objective function, a combinatorial optimization operation is performed on the second tier elements of the individual patches to modify the second tier elements of the individual patches.
    • 在一些示例中,用于解决组合优化或统计抽样问题的技术和架构使用分层方法。 这种分层方法可以以贴片状方式应用于系统或过程。 系统的一组元素对应于第一层。 目标函数将这组元素相互关联。 该组元素被划分成与第二层相对应的补丁。 补丁单独地包括作为该组元素的子集的第二层元素,并且各个补丁具有能量配置。 补丁的第二层元素被随机初始化。 至少部分地基于目标函数,对各个补丁的第二层元素执行组合优化操作,以修改各个补丁的第二层元素。