采用染色划分改进的RLS算法及性能分析

利用最大团问题解空间特殊的结构特征,提出一种基于染色划分构建高维约束指导局部搜索移动方向的改进RLS算法——RLS-II算法,该算法提高了局部搜索向最优解靠近的概率.基于吸收态Markov链理论,建立了RLS和RLS-II算法求解最大团问题的数学模型,分析了两种算法的吸收时间,并在77个标准测试算例上对分析结果进行了实验验证.理论分析及实验结果都表明,染色划分过滤确实能够有效改善RLS算法的性能,且平均染色组长度越大,性能改进的概率和幅度就越大.