완전 매칭 다면체의 회로 지름과 단조 지름의 계산 복잡성
완전 매칭 다면체의 회로 지름과 단조 지름을 계산하는 문제는 모두 강 NP-완전이다.
최적의 그래프 스파스화를 위한 대수적 연결성 극대화 알고리즘
그래프 기반 SLAM에서 메모리와 계산 비용을 줄이기 위해 그래프 스파스화가 필요하다. 본 논문에서는 대수적 연결성을 최대화하는 그래프 스파스화 알고리즘(MAC)을 제안한다. MAC은 단순하고 계산적으로 저렴하며, 해결책의 품질에 대한 공식적인 사후 성능 보증을 제공한다.
최소 합 정점 커버: 커널화 및 매개변수 알고리즘
주어진 그래프 G에 대해, 모든 간선을 커버하는 정점 집합의 순서를 찾아 총 비용을 최소화하는 문제이다. 이 문제의 매개변수 복잡도를 연구하며, 간선 커버 비용의 최대값 k를 매개변수로 사용한다.
유전 알고리즘 메타휴리스틱과 군중의 지혜의 융합을 통한 NP-완전 문제 해결: 매트릭스 지배
유전 알고리즘 메타휴리스틱과 군중의 지혜를 융합하여 매트릭스 지배 문제의 효율적인 해결책을 제안한다. 이를 통해 지배자의 수와 전략적 배치 간의 최적의 균형을 찾아 일관되고 완전한 매트릭스 지배를 달성한다.
무수한 동시 공격으로부터 그래프 보호하기: 启发式 접근법
본 연구는 그래프로 모델링된 네트워크에 대한 동시 공격으로부터 효과적으로 보호하기 위한 메타휴리스틱 접근법을 제안한다.
그래프 매칭을 위한 동적 소프트 할당 및 적응형 매개변수 조정
동적 소프트 할당과 적응형 단계 크기 매개변수를 결합하여 그래프 매칭 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다.
그래프 색칠 문제를 위한 부분 순서 모델의 SAT 인코딩
본 논문에서는 그래프 색칠 문제(GCP)와 대역폭 색칠 문제(BCP)를 위한 새로운 SAT 인코딩을 제안한다. 이는 부분 순서 기반 ILP 모델을 기반으로 하며, 기존 접근법보다 효과적인 것으로 나타났다.
일관성 없는 다중 유형 스패닝 포레스트를 이용한 정규화된 자기 라플라시안의 희소화
본 논문에서는 자기 라플라시안 행렬을 효과적으로 희소화하는 방법을 제안한다. 이를 위해 다중 유형 스패닝 포레스트(MTSF)를 활용하여 자기 라플라시안의 스펙트럼을 보존하는 희소 행렬을 구축한다. 제안된 방법은 각도 동기화 문제와 준지도 학습을 위한 전처리에 활용될 수 있다.
