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使用最大独立集(VCUMI)的一种新的快速顶点覆盖近似算法

作者

上市的:
  • 伊姆兰汗
  • 纳维德·里亚斯

摘要

非确定性多项式(NP)问题在现实世界中的重要性迫使研究人员考虑在多项式时间内找到这些问题近似解的简单方法。最小顶点覆盖是一个NP完全问题,其目标是用尽可能少的顶点覆盖图中的所有边。最大独立集和最大团问题也属于同一类。在考虑各种方法来寻找最小顶点覆盖问题(MVC)的近似解时,我们分析了一个重要的性质,即直接求解MVC会导致较大的错误率。我们提出了一种新的最小顶点覆盖问题的近似算法,称为使用最大独立集的顶点覆盖(VCUMI)。该算法通过移除最大独立集的节点来工作,直到图是MVC的近似解。根据实证结果,可以说VCUMI优于文献中提出的所有竞争算法。基于使用的所有基准,VCUMI的最坏情况错误率为1.033,而VSA、MDG和NOVAC-1的最坏错误率分别为1.583、1.107和1.04。

建议引用

  • Imran Khan和Naveed Riaz,2015年。"使用最大独立集(VCUMI)的一种新的快速顶点覆盖近似算法,"运营研究与决策弗罗茨瓦夫科技大学管理学院,第25卷(4),第5-18页。
  • 手柄:RePEc:wut:journl:v:4:y:2015年:p:5-18:id:1156
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    完整参考文献 (包括与IDEAS上的项目不匹配的项目)

    最相关的项目

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