基于图神经网络模型的最小连通支配集构造算法的MATLAB仿真

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本文介绍了如何使用图神经网络(GNN)模型解决最小连通支配集问题,并提供了MATLAB的实现。首先,导入所需工具箱,然后用邻接矩阵表示无向图。接着,构建GNN模型,采用GCN进行图卷积,并通过MATLAB训练模型。最后,使用训练好的模型预测最小连通支配集。

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基于图神经网络模型的最小连通支配集构造算法的MATLAB仿真

图神经网络(Graph Neural Network,GNN)是一种能够处理图数据的机器学习模型。最小连通支配集(Minimum Connected Dominating Set,MCDS)是图论中的一个重要问题,涉及到在给定的图中找到一个最小的顶点集合,使得这个集合中的顶点能够覆盖所有其他顶点,并且构成一个连通图。本文将介绍基于GNN图神经网络模型的最小连通支配集构造算法,并提供相应的MATLAB源代码。

首先,我们需要导入MATLAB的深度学习工具箱,以及图论相关的工具包。在MATLAB命令窗口中输入以下命令:

% 导入深度学习工具箱
addpath('深度学习工具箱的路径');

% 导入图论工具箱
addpath('图论工具箱的路径'
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