弱彩色数のためのターボ過給ヒューリスティックス【JST・京大機械翻訳】

Dobler Alexander; Sorge Manuel; Villedieu Anaies

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201704992602 整理番号：22P0300008

弱彩色数のためのターボ過給ヒューリスティックス【JST・京大機械翻訳】

Turbocharging Heuristics for Weak Coloring Numbers

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2022年03月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年09月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

グラフの境界拡張と,どこでも高密度のクラスは,いくつかの重要なアルゴリズム問題に対する理論的扱いやすさを捉える。これらのグラフのクラスは,よく知られたグラフ不変縮退(k-コア数とも呼ばれる)を一般化するグラフのいわゆる弱い彩色数によって特性化できる。NP困難で,弱彩色数は,主に増分ヒューリスティックスを介して,実世界グラフで以前に計算された。著者らは,弱い彩色数に関する望ましい上限が破られるとき,kickがkickの指数-時間サブプロデュールによってそのような発見的方法を強化することができるかどうかを研究した。著者らは,対応する計算部分問題に関して,硬度と扱いやすさ結果を提供した。得られたアルゴリズムのいくつかを実装し,それらが183831エッジまでの86グラフを含むベンチマークインスタンスの以前に研究された集合に関する以前のアプローチと競合することを示した。事例の半分以上に対して弱い彩色数を改善した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

グラフ理論基礎

, ,

前のページに戻る