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图划分问题的一种有效的半定规划松弛方法。 (英语) Zbl 1356.90104号

摘要:我们导出了一般图划分问题(GPP)的一种新的半定规划松弛方法。我们的松弛基于矩阵提升,矩阵变量的阶数等于图的顶点数。我们证明了这种松弛等价于最大(k)-截问题的Frieze-Jerrum松弛,该问题有一个额外的约束,涉及子集大小的限制。因为新的松弛不依赖于图应该划分到的子集(k)的数量,所以我们能够计算大的(k)边界。我们从理论和数值上比较了GPP的新松弛与其他半无限规划(SDP)松弛。结果表明,对于一般GPP,我们的松弛提供了竞争边界,并且求解速度明显快于任何已知的SDP边界。

MSC公司:

90C22型 半定规划
90立方厘米 涉及图形或网络的编程
05C70号 具有特殊属性的边子集(因子分解、匹配、分区、覆盖和打包等)
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全文: 内政部

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