El problema de max-cut es un problema de optimización combinatoria de dificultad NP con muchas aplicaciones en el mundo real. En este trabajo, proponemos un método integrado basado en la optimización de enjambre de partículas y el algoritmo de estimación de la distribución (PSO-EDA) para resolver el problema de corte máximo. El algoritmo integrado supera las deficiencias de la optimización del enjambre de partículas y del algoritmo de estimación de la distribución. Para mejorar el rendimiento del PSO-EDA, se aplica un procedimiento de búsqueda local rápida. Además, se desarrolla un procedimiento de reconexión de trayectorias para intensificar la búsqueda. Para evaluar el rendimiento de PSO-EDA, se llevaron a cabo extensos experimentos con dos conjuntos de instancias de referencia con 800 a 20000 vértices de la literatura. Los resultados computacionales y las comparaciones muestran que PSO-EDA supera significativamente a los algoritmos existentes basados en PSO y EDA para el problema de corte máximo. En comparación con otros algoritmos de mayor rendimiento, PSO-EDA es capaz de encontrar resultados muy competitivos en términos de calidad de la solución.
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