基于平均度的树分解启发式算法

基于平均度的树分解启发式算法

论文摘要

很多树宽较小的NP难问题能用树分解技术在多项式时间内求解,寻找无向图的树宽有助于提高求解效率。因此,基于图的平均度提出了两种新的树分解启发式算法。这两种算法根据树分解与图三角化之间的关系,利用顶点度与平均度的偏差和填边数构造顶点消除序列,快速得到树分解的宽度。在随机正则图和DIMACS图着色实例上的测试结果表明:这两种算法简单易实现,与最小填边法相比能找到更优的树宽上界。

论文目录

  • 1 预备知识
  • 2 基于顶点消除序列的启发式算法
  •   1) 最小度法(MB法):
  •   2) 最小填边法(MF法):
  •   3) 最大势法:
  • 3 基于平均度的启发式算法
  • 4 实验结果
  •   4.1 随机正则图
  •   4.2 DIMACS图着色实例
  • 5 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 沈静,任耀峰,梅丹,杨美妮

    关键词: 树宽,树分解,启发式算法

    来源: 海军工程大学学报 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

    专业: 数学,自动化技术

    单位: 海军工程大学基础部

    基金: 国家自然科学基金资助项目(61402516,61370052),海军工程大学自主立项资助项目(20160331)

    分类号: TP18;O157.5

    页码: 49-53

    总页数: 5

    文件大小: 187K

    下载量: 26

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