Correspondência inexata entre grafos.

Sejam GI = (VI ,AI) e GM = (VM,AM) dois grafos simples. Um mapeamento de GI para GM é um conjunto de associações, tal que cada vértice de VI está associado a um vértice de VM, e cada aresta de AI está associada a um par de vértices de VM. A cada possível associação é atribuído um custo. O problema d...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Freire, Alexandre da Silva
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2008
País:Brasil
Institución:Universidade de São Paulo (USP)
Repositorio:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:teses.usp.br:tde-16092008-133830
Acceso en línea:http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16092008-133830/
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:combinatorial optimization.
correspondência inexata entre grafos
graph partitioning
graph theory
inexact correspondence between graphs
integer programming
linear programming
otimização combinatória.
partição de grafos
programação inteira
programação linear
teoria dos grafos
Descripción
Sumario:Sejam GI = (VI ,AI) e GM = (VM,AM) dois grafos simples. Um mapeamento de GI para GM é um conjunto de associações, tal que cada vértice de VI está associado a um vértice de VM, e cada aresta de AI está associada a um par de vértices de VM. A cada possível associação é atribuído um custo. O problema de correspondência inexata entre grafos (PCIG) consiste em encontrar um mapeamento de GI para GM, tal que a soma dos custos de suas associações seja mínima. Nesta dissertação, resumimos os resultados encontrados na literatura sobre o PCIG e algumas de suas variações. Os resultados que incluímos aqui tratam sobre a questão de como formular o PCIG e algumas de suas variações, através de programação linear inteira. Provamos alguns resultados de complexidade computacional que relacionam variações do PCIG a problemas clássicos, como isomorfismo e partição de grafos. Fornecemos uma formulação através de programação linear inteira para o PCCA (uma variante do PCIG com conexidade e cobertura de arestas). Mostramos que o PCCA é NP-difícil quando os grafos de entrada são completos ou árvores (chamamos o segundo caso de PCCA para árvores). Apresentamos uma formulação linear inteira e um algoritmo - que é polinomial se o grau máximo dos vértices de VM for limitado por uma constante - para o PCCA para árvores. Mostramos um caso especia em que o PCCA para árvores pode ser resolvido em tempo polinomial. Por último, exibimos alguns resultados experimentais, inclusive com instâncias reais de uma aplicação do problema.