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通过交叉半定和多面体松弛求解Max-cut到最优。 (英语) Zbl 1184.90118号

摘要:我们提出了一种求Max-Cut精确解的方法,即在加权图中求最大权割的问题。我们使用一个Branch-and-Bound设置,该设置应用动态版本的bundle方法作为边界过程。该方法利用拉格朗日对偶获得了基本半定Max-Cut松弛的“近似最优”解,并用三角不等式加以加强。我们的定界过程的代价是求解Max-Cut问题的基本半定松弛,这在定界过程中必须多次完成。我们回顾了其他求解方法,并将数值结果与我们的方法进行了比较。我们还将实验扩展到无约束二次0-1优化和图均分问题。实验表明,我们的方法几乎总是优于所有其他方法。特别是,对于稠密图,基于线性编程的方法失败了,我们的方法表现得很好。对于尺寸小于等于(n=100)的任何情况,无论密度如何,都可以在合理的时间内获得精确的解。对于一些特殊结构的问题,我们可以解决更大的问题类。我们可以证明文献中的几个问题的最优性,据我们所知,没有其他方法能够做到这一点。

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90C20个 二次规划
90立方厘米22 半定规划
90C27型 组合优化
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