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J-GLOBAL ID:201302262406927341   整理番号:13A1793852

計算機実験を用いた最大クリークを見つけるための簡潔でより高速な分岐限定法アルゴリズム

A Simple and Faster Branch-and-Bound Algorithm for Finding a Maximum Clique with Computational Experiments
著者 (9件):
資料名:
巻: E96-D  号:ページ: 1286-1298 (J-STAGE)  発行年: 2013年 
JST資料番号: L1371A  ISSN: 0916-8532  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
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多くの問題は最大クリーク問題として定式化できる。従って,現実的に最大クリークを非常に高速に見つけることができるアルゴリズムを開発することは大変重要である。以前,多数のグラフに対して最高速の最大クリーク発見アルゴリズムとして示された,分岐限定法アルゴリズムMCR(J. Global Optim...,37,pp.95-111,2007)の実行時間を著しく改善する,新しい近似彩色と他の関連技術を提案した。MCRにそれらの新しい技術を導入することにより得られたこのアルゴリズムを,MCSと名付けた。MCSが,低いオーバーヘッドで完全に効率的に,探索空間の低減に成功したことを明らかにした。広範囲な計算機実験により,MCRおよび他の既存アルゴリズムを凌駕するMCSの優位性を確認した。いくつかのグラフに対して,他のアルゴリズムより1桁高速であった。特に,MCSは任意の特定タイプのグラフ用に設計されていないにもかかわらず,非常に高密度の難解なグラフと大規模およびスパースグラフに関して,MCRより高速であった。いくつかの極めて高密度のランダムグラフに対して,100000以上の因子により,MCSはMCRより高速にできた。本稿では,全体の貢献と同様に,MCSにおける各々の新技術の有効性について,詳細に説明した。(翻訳著者抄録)
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分類 (1件):
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人工知能 
引用文献 (53件):
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