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    學院劉燕麗老師的學術論文被人工智能頂級會議AAAI-20(The Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence)接收
    發布人:理學院  發布時間:2019-12-09   瀏覽次數:10


    近日,學院劉燕麗老師的學術論文《A Learning based Branch and Bound for Maximum Common Subgraph related Problems》被人工智能頂級會議AAAI-20(The Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence)接收,并受邀將在大會做口頭報告。本屆AAAI-20會議共計收到7737篇有效投稿,最終有1591篇論文被大會錄用,同時,大會從錄取的論文中選取部分論文進行口頭報告。

    AAAI人工智能會議是由同名學會AAAIthe Association for the Advancement of Artificial Intelligence)發起的一個國際性的人工智能學術會議。自19801年首次召開,至今已召開33屆。AAAI會議涉及幾乎所有人工智能主流研究方向,是人工智能領域一大盛事,被中國計算機學會(CCF)推薦為A類會議。

    最大公共子圖問題是描述兩個圖之間相似度的一種有效模型,在生物信息、模式識別、信息檢索等領域均有廣泛的應用。與最大公共子圖相關的子圖同構問題是判定給定的目標圖中是否存在子圖與模式圖同構。比如,通過判斷某新型生物化學產品是否存在特定的分子結構,以了解其是否具有該分子結構的功能。

    針對基于分支定界的最大公共子圖及其相關問題,提出了基于強化學習的獎勵分支策略。具體地分析了歷史搜索過程中,分支點(頂點匹配對)對未搜索空間大小的影響,并設計了多種獎勵函數,以快速引導算法找到最優解。相較于傳統的分支策略,新的方法不再簡單地依賴于圖的靜態屬性,如頂點度,鄰接關系等,而是動態的學習歷史搜索經驗,達到快速求解的目標。



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