stringtranslate.com

Независимое множество (теория графов)

Девять синих вершин образуют максимальное независимое множество для обобщенного графа Петерсена GP(12,4).

В теории графов независимое множество , стабильное множество , коклика или антиклика — это множество вершин в графе , никакие две из которых не являются смежными. То есть, это множество вершин, такое, что для каждых двух вершин в нет ребра , соединяющего их. Эквивалентно, каждое ребро в графе имеет не более одной конечной точки в . Множество является независимым тогда и только тогда, когда оно является кликой в ​​дополнении графа . Размер независимого множества — это количество вершин, которые оно содержит. Независимые множества также называются «внутренне стабильными множествами», сокращением от которых является «стабильное множество». [1]

Максимальное независимое множество — это независимое множество, которое не является собственным подмножеством какого-либо другого независимого множества.

Максимальный независимый набор — это независимый набор наибольшего возможного размера для данного графа . Этот размер называется числом независимости и обычно обозначается как . [2] Оптимизационная задача поиска такого набора называется задачей максимального независимого набора. Это сильно NP-трудная задача. [3] Таким образом, маловероятно, что существует эффективный алгоритм для поиска максимального независимого набора графа.

Каждое максимальное независимое множество также является максимальным, но обратное утверждение не обязательно верно.

Характеристики

Связь с другими параметрами графика

Множество независимо тогда и только тогда, когда оно является кликой в ​​дополнении графа , поэтому эти два понятия являются дополнительными. Фактически, достаточно большие графы без больших клик имеют большие независимые множества, тема, которая исследуется в теории Рамсея .

Множество независимо тогда и только тогда, когда его дополнение является вершинным покрытием . [4] Следовательно, сумма размера наибольшего независимого множества и размера минимального вершинного покрытия равна числу вершин в графе.

Раскраска вершин графа соответствует разбиению множества его вершин на независимые подмножества. Следовательно, минимальное количество цветов, необходимое для раскраски вершин, хроматическое число , равно по крайней мере частному от деления числа вершин в и независимого числа .

В двудольном графе без изолированных вершин число вершин в максимальном независимом множестве равно числу ребер в минимальном реберном покрытии ; это теорема Кёнига .

Максимальный независимый набор

Независимое множество, которое не является собственным подмножеством другого независимого множества, называется максимальным . Такие множества являются доминирующими множествами . Каждый граф содержит не более 3 n /3 максимальных независимых множеств, [5] но многие графы имеют гораздо меньше. Количество максимальных независимых множеств в графах циклов с n вершинами задается числами Перрена , а количество максимальных независимых множеств в графах путей с n вершинами задается последовательностью Падована . [6] Следовательно, оба числа пропорциональны степеням 1,324718..., пластическому отношению .

Нахождение независимых множеств

В информатике изучалось несколько вычислительных задач, связанных с независимыми множествами.

Первые три из этих проблем важны для практических приложений; проблема принятия решения о независимых множествах не важна, но она необходима для применения теории NP-полноты к проблемам, связанным с независимыми множествами.

Максимальное количество независимых наборов и максимальное количество клик

Проблема независимого множества и проблема клики являются дополнительными: клика в G является независимым множеством в графе дополнений G и наоборот. Поэтому многие вычислительные результаты могут быть одинаково хорошо применены к любой из этих проблем. Например, результаты, связанные с проблемой клики, имеют следующие следствия :

Несмотря на тесную связь между максимальными кликами и максимальными независимыми множествами в произвольных графах, проблемы независимых множеств и клик могут сильно различаться, если ограничиваться специальными классами графов. Например, для разреженных графов (графов, в которых число ребер не превышает константы, умноженной на число вершин в любом подграфе), максимальная клика имеет ограниченный размер и может быть найдена точно за линейное время; [7] однако, для тех же классов графов или даже для более ограниченного класса графов с ограниченной степенью, нахождение максимального независимого множества является MAXSNP-полным , что подразумевает, что для некоторой константы c (в зависимости от степени) NP-трудно найти приближенное решение, которое находится в пределах фактора c от оптимума. [8]

Точные алгоритмы

Задача максимального независимого множества является NP-трудной. Однако ее можно решить эффективнее, чем за время O( n 2  2 n ), которое дал бы наивный алгоритм грубой силы , который проверяет каждое подмножество вершин и является ли оно независимым множеством.

По состоянию на 2017 год ее можно решить за время O(1,1996 n ) с использованием полиномиального пространства. [9] При ограничении графами с максимальной степенью 3 ее можно решить за время O(1,0836 n ). [10]

Для многих классов графов максимальный вес независимого множества может быть найден за полиномиальное время. Известными примерами являются графы без клешней , [11] P 5 -свободные графы [12] и совершенные графы . [13] Для хордовых графов максимальный вес независимого множества может быть найден за линейное время. [14]

Модульная декомпозиция является хорошим инструментом для решения проблемы максимального веса независимого множества; линейный алгоритм времени на кографах является базовым примером для этого. Другим важным инструментом являются разделители клик, описанные Тарьяном. [15]

Теорема Кёнига подразумевает, что в двудольном графе максимальное независимое множество может быть найдено за полиномиальное время с помощью алгоритма двудольного сопоставления.

Алгоритмы аппроксимации

В общем случае задача максимального независимого множества не может быть аппроксимирована к постоянному множителю за полиномиальное время (если только P = NP). Фактически, задача максимального независимого множества в общем случае является Poly-APX-полной , что означает, что она так же сложна, как и любая задача, которая может быть аппроксимирована к полиномиальному множителю. [16] Однако существуют эффективные алгоритмы аппроксимации для ограниченных классов графов.

В планарных графах

В планарных графах максимальное независимое множество может быть аппроксимировано с точностью до любого коэффициента аппроксимации c  < 1 за полиномиальное время; подобные схемы аппроксимации за полиномиальное время существуют в любом семействе графов, замкнутых относительно взятия миноров . [17]

В графах ограниченной степени

В графах ограниченной степени известны эффективные алгоритмы аппроксимации с коэффициентами аппроксимации , которые постоянны для фиксированного значения максимальной степени; например, жадный алгоритм , который формирует максимальный независимый набор, выбирая на каждом шаге вершину минимальной степени в графе и удаляя ее соседей, достигает коэффициента аппроксимации (Δ+2)/3 на графах с максимальной степенью Δ. [18] Границы сложности аппроксимации для таких случаев были доказаны в работе Бермана и Карпински (1999). Действительно, даже максимальный независимый набор на 3-регулярных 3-реберно-раскрашиваемых графах является APX-полным . [19]

В интервальных пересечениях графиков

Интервальный граф — это граф, в котором узлы являются одномерными интервалами (например, временными интервалами), и между двумя интервалами есть ребро тогда и только тогда, когда они пересекаются. Независимое множество в интервальном графе — это просто множество неперекрывающихся интервалов. Задача нахождения максимальных независимых множеств в интервальных графах изучалась, например, в контексте планирования заданий : имея набор заданий, которые должны быть выполнены на компьютере, найти максимальный набор заданий, которые могут быть выполнены без помех друг другу. Эту задачу можно решить точно за полиномиальное время, используя планирование по принципу «самый ранний срок первым» .

В геометрических графах пересечений

Геометрический граф пересечений — это граф, в котором узлы являются геометрическими фигурами, и между двумя фигурами есть ребро тогда и только тогда, когда они пересекаются. Независимое множество в геометрическом графе пересечений — это просто множество непересекающихся (неперекрывающихся) фигур. Проблема поиска максимальных независимых множеств в геометрических графах пересечений изучалась, например, в контексте Автоматического размещения меток : для заданного набора местоположений на карте найдите максимальный набор непересекающихся прямоугольных меток вблизи этих местоположений.

Поиск максимального независимого множества в графах пересечений по-прежнему является NP-полной задачей, но ее легче аппроксимировать, чем общую задачу максимального независимого множества. Недавний обзор можно найти во введении Chan & Har-Peled (2012).

В графах без d-клешней

D -клешня в графе — это набор из d +1 вершин, одна из которых («центр») соединена с другими d вершинами, но другие d вершины не соединены друг с другом. Граф без d -клешни это граф, который не имеет подграфа d -клешни. Рассмотрим алгоритм, который начинается с пустого набора и постепенно добавляет к нему произвольную вершину, пока она не смежна ни с одной существующей вершиной. В графах без d -клешни каждая добавленная вершина делает недействительным не более d -1 вершин из максимального независимого набора; поэтому этот тривиальный алгоритм достигает алгоритма ( d -1)-аппроксимации для максимального независимого набора. Фактически, можно получить гораздо лучшие коэффициенты аппроксимации:

Нахождение максимальных независимых множеств

Задача нахождения максимального независимого множества может быть решена за полиномиальное время с помощью тривиального параллельного жадного алгоритма . [22] Все максимальные независимые множества могут быть найдены за время O(3 n /3 ) = O(1.4423 n ).

Подсчет независимых множеств

Нерешенная проблема в информатике :
Существует ли полностью полиномиальный алгоритм аппроксимации числа независимых множеств в двудольных графах?

Задача подсчета #IS спрашивает, сколько независимых множеств он содержит, имея неориентированный граф. Эта задача неразрешима, а именно, она ♯P -полна уже на графах с максимальной степенью три. [23] Кроме того, известно, что, предполагая, что NP отличается от RP , задача не может быть приближенно аппроксимирована в том смысле, что она не имеет полностью полиномиальной схемы аппроксимации с рандомизацией (FPRAS) даже на графах с максимальной степенью шесть; [24] однако она имеет полностью полиномиальную схему аппроксимации (FPTAS) в случае, когда максимальная степень равна пяти. [25] Задача #BIS, подсчета независимых множеств на двудольных графах , также ♯P -полна уже на графах с максимальной степенью три. [26] Неизвестно, допускает ли #BIS FPRAS. [27]

Также изучался вопрос подсчета максимальных независимых множеств .

Приложения

Максимально независимый набор и его дополнение, задача минимального покрытия вершин , участвуют в доказательстве вычислительной сложности многих теоретических задач. [28] Они также служат полезными моделями для задач оптимизации реального мира, например, максимально независимый набор является полезной моделью для обнаружения стабильных генетических компонентов для проектирования инженерных генетических систем . [29]

Смотрите также

Примечания

  1. ^ Коршунов (1974)
  2. ^ Годсил и Ройл (2001), стр. 3.
  3. ^ Garey, MR; Johnson, DS (1978-07-01). "Результаты "сильной" NP-полноты: мотивация, примеры и следствия". Journal of the ACM . 25 (3): 499–508. doi : 10.1145/322077.322090 . ISSN  0004-5411. S2CID  18371269.
  4. ^ Доказательство: Множество вершин V является независимым множеством, если и только если каждое ребро в графе смежно не более чем с одним элементом V, если и только если каждое ребро в графе смежно по крайней мере с одним элементом, не входящим в V, если и только если дополнение к V является вершинным покрытием.
  5. Мун и Мозер (1965).
  6. ^ Фюреди (1987).
  7. ^ Чиба и Нисидзеки (1985).
  8. ^ Берман и Фудзито (1995).
  9. ^ Сяо и Нагамочи (2017)
  10. ^ Сяо и Нагамочи (2013)
  11. ^ Минти (1980), Сбихи (1980), Накамура и Тамура (2001), Фаэнца, Ориоло и Стауффер (2014), Нобили и Сассано (2015)
  12. ^ Локштанов, Ватшелле и Вилланджер (2014)
  13. ^ Гретшель, Ловас и Шрийвер (1993, глава 9: Стабильные множества в графах)
  14. ^ Франк (1976)
  15. ^ Тарьян (1985)
  16. ^ Базган, Кристина ; Эскофье, Бруно; Пашос, Вангелис Т. (2005). «Полнота в стандартных и дифференциальных классах аппроксимации: полнота Poly-(D)APX и (D)PTAS». Теоретическая информатика . 339 (2–3): 272–292. doi : 10.1016/j.tcs.2005.03.007 . S2CID  1418848.
  17. ^ Бейкер (1994); Гроэ (2003).
  18. ^ Халлдорссон и Радхакришнан (1997).
  19. ^ Chlebík, Miroslav; Chlebíková, Janka (2003). "Aproximation Hardness for Small Occurrence Instances of NP-Hard Problems". Труды 5-й Международной конференции по алгоритмам и сложности . Lecture Notes in Computer Science. Vol. 2653. pp. 152–164. doi :10.1007/3-540-44849-7_21. ISBN 978-3-540-40176-6.
  20. ^ Нойвонер, Майке (2021-06-07), Улучшенный алгоритм аппроксимации для задачи о максимальном весе независимого множества в графах без d-клешней , arXiv : 2106.03545
  21. ^ Cygan, Marek (октябрь 2013 г.). «Улучшенная аппроксимация для 3-мерного сопоставления с помощью локального поиска с ограниченной шириной пути». 54-й ежегодный симпозиум IEEE по основам компьютерной науки 2013 г. стр. 509–518. arXiv : 1304.1424 . doi :10.1109/FOCS.2013.61. ISBN 978-0-7695-5135-7. S2CID  14160646.
  22. ^ Луби (1986).
  23. ^ Дайер, Мартин; Гринхилл, Кэтрин (2000-04-01). «О цепях Маркова для независимых множеств». Журнал алгоритмов . 35 (1): 17–49. doi :10.1006/jagm.1999.1071. ISSN  0196-6774.
  24. ^ Слай, Аллан (2010). «Вычислительный переход на пороге уникальности». 51-й ежегодный симпозиум IEEE по основам компьютерной науки 2010 г. стр. 287–296. doi :10.1109/FOCS.2010.34. ISBN 978-1-4244-8525-3. S2CID  901126.
  25. ^ Bezáková, Ivona; Galanis, Andreas; Goldberg, Leslie Ann; Guo, Heng; Štefankovič, Daniel (2019). «Approximation via Correlation Decay When Strong Spatial Mixing Fails». SIAM Journal on Computing . 48 (2): 279–349. arXiv : 1510.09193 . doi : 10.1137/16M1083906. ISSN  0097-5397. S2CID  131975798.
  26. ^ Ся, Минцзи; Чжан, Пэн; Чжао, Вэньбо (2007-09-24). «Вычислительная сложность задач подсчета на 3-регулярных планарных графах». Теоретическая информатика . Теория и приложения моделей вычислений. 384 (1): 111–125. doi :10.1016/j.tcs.2007.05.023. ISSN  0304-3975., цитируется в Curticapean, Radu; Dell, Holger; Fomin, Fedor; Goldberg, Leslie Ann; Lapinskas, John (2019-10-01). "A Fixed-Parameter Perspective on #BIS". Algorithmica . 81 (10): 3844–3864. doi : 10.1007/s00453-019-00606-4 . hdl : 1983/ecb5c34c-d6be-44ec-97ea-080f57c5e6af . ISSN  1432-0541. S2CID  3626662.
  27. ^ Кэннон, Сара; Перкинс, Уилл (2020). Чавла, Шучи (ред.). Труды четырнадцатого ежегодного симпозиума ACM-SIAM по дискретным алгоритмам. Филадельфия, Пенсильвания: Общество промышленной и прикладной математики. arXiv : 1906.01666 . doi :10.1137/1.9781611975994.88. ISBN 978-1-61197-599-4. S2CID  174799567.
  28. ^ Скиена, Стивен С. (2012). Руководство по разработке алгоритмов . Springer. ISBN 978-1-84800-069-8. OCLC  820425142.
  29. ^ Хоссейн, Аян; Лопес, Эриберто; Халпер, Шон М.; Цетнар, Дэниел П.; Рейс, Александр К.; Стрикленд, Девин; Клавинс, Эрик; Салис, Говард М. (2020-07-13). «Автоматизированное проектирование тысяч неповторяющихся частей для проектирования стабильных генетических систем». Nature Biotechnology . 38 (12): 1466–1475. doi :10.1038/s41587-020-0584-2. ISSN  1546-1696. PMID  32661437. S2CID  220506228.

Ссылки

Внешние ссылки