Carving-decomposition based algorithms for the maximum path coloring problem
Notice bibliographique
Résumé
Given a set P of paths in a graph G and k colors, the maximum path coloring (Max-PC) problem is to find a maximum subset of P and assign a color to each path of the subset such that the paths with the same color are edge-disjoint. The Max-PC problem is an abstract model for many important routing problems including the all-optical routing. We give a carving-decomposition based exact algorithm for the Max-PC problem. A carving-decomposition of G is a system of edge-cut sets which decomposes G into subgraphs with each vertex of G a minimal subgraph. Our algorithm first finds a carving-decomposition of G and then solves the problem using the dynamic programming based on the carving-decomposition. We also give a 1.58-approximation algorithm for the Max-PC problem. Let L be the maximum number of paths in P on any edge of G and let γ be the maximum cardinality of any edge-cut in a given carving-decomposition. Our exact algorithm solves the Max-PC problem in O((L + 1) <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">1.5kγ</sup> n <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> ) time and the approximation algorithm runs in O((L + 1) <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">1.5γ</sup> kn <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> ) time for G of n vertices. Our algorithms can be used to solve the Max-PC problem on directed graphs as well. Our computational study shows that the exact algorithm can solve the Max-PC problem for small k and γ in a practical time and the approximation algorithm gives solutions close to the optimal ones for practical values of k and L on graphs with small γ such as rings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».