Jose L.Walteros。;奥斯汀，布坎南 为什么最大集团在实践中往往很容易？ （英语） Zbl 1457.90166号 操作。物件。 68，第6期，1866-1895（2020）. 总结：到目前为止，最大团问题仍然是一个具有计算挑战性的问题。事实上，尽管研究人员尽了最大努力，仍存在1000个顶点的未解决基准实例。然而，相对简单的算法可以在几秒钟内解决具有数百万个顶点的真实实例。为什么会这样？为什么在许多自然发生的网络中，问题显然如此容易？在本文中，我们提供了一个解释。首先，我们观察到，在大多数现实情况下，图的团数\（\omega\）非常接近图的退化度\（d\）。这一观察激发了本文的一个主要贡献，它是最大团问题的一个算法，该问题在图的大小中以时间多项式形式运行，但在团数（ω）与其基于简并的上界（d+1）之间的间隙（g:=（d+1）-ω中呈指数形式。当这个间隙（g）可以被视为一个常数时，就像现实生活中的图一样，该算法的运行时间为（O（dm）=O（m^{1.5}）。尽管在最坏的情况下这个问题很难解决，但这为这些情况的明显易发性提供了严格的解释。此外，我们提出的算法的实现实际上是实用的，与文献中的最佳方法相比具有竞争力。 引用于11文件 MSC公司： 90立方厘米 涉及图形或网络的编程 90C27型 组合优化 关键词：最大集团;固定参数可控制;平板电脑;顶点覆盖;简并;\（k\）-核心;参数化下简并;核化;参数复杂性 软件：组织环境信息系统;SCIP公司;优化软件基准;CSDP公司;最大客户动态;记录仪;MCODE公司;BBMCSP公司;github;BBMCW公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.L.Walteros}和\textit{A.Buchanan}，Oper。第68号决议，第6号，1866年--1895年（2020年；Zbl 1457.90166） 全文： 内政部 参考文献： [1] Abello J，Pardalos PM，Resende MGC（1999）关于超大图中的最大团问题。Abello JM，Vitter JS，ed.外部记忆算法（美国数学学会，普罗维登斯，RI），119-130.谷歌学者·Zbl 0947.68119号 [2] Abu-Khzam FN、Collins RL、Fellows 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