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Sharp Heuristic Algorithms for Extracting a Maximum Induced Tree from a Graph

机译:用于从图中提取最大归纳树的Sharp启发式算法

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摘要

The problem of extracting a maximum induced tree of a graph (MAXIT), asks for a vertex set of largest cardinality among those ones each of which induces a tree of a given graph. It is known that this problem is NP-hard, and some heuristic algorithms have been proposed. The paper focuses on algorithms based on enlarging a tree , since they are relatively fast algorithms. The subjects of the paper are the following (1) and (2). (1) Improving selection rules for enlarging a tree so that their solution may be produced, for MAXIT; (2) Comparing their capability by computing experiment.%グラフの最大誘導木抽出問題(以下,MAXIT)とは、「与えられたグラフにおける誘導部分グラフが木となる頂点集合のうちで,点数最大なものを求めよ.」と定義される.この間題はNP 困難であることが知られており,発見的解法が既にいくつか提案されている.本稿では,その中で比較的高速な隣接点付加に基づく解法に着目する.隣接点の選択ルールを種々改善することによって解の高精度化を図り,計算機実験によってそれらの効果を検証する.
机译:提取图的最大归纳树(MAXIT)的问题要求在每个归纳图中都具有最大基数的顶点集中,每个顶点都可以归纳给定图的树。本文提出了一种启发式算法。本文主要针对基于放大树的算法,因为它们是一种相对较快的算法。本文的研究对象包括以下(1)和(2)。(1)改进放大树的选择规则(2)通过计算实验比较它们的能力(2)通过计算实验比较它们的能力图的最大指导树提取问题(以下称为MAXIT)是给定图中的指导子图是一棵树。从一组顶点中找到得分最高的那个。”已知此问题是NP难题,并且已经提出了一些启发式方法。在本文中,我们重点介绍基于相邻点相加的相对快速求解方法。通过各种改进相邻点的选择规则,提高了解决方案的准确性,并通过计算机实验验证了其效果。

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