使用二次规划的 0.502$\cdot$MaxCut 近似
数据结构与算法
2021-04-30 v1
摘要
我们研究图 上的 MaxCut 问题。该问题是 NP-hard 的，现有两个具有理论保证的主要近似算法：（1）Goemans 和 Williamson 算法使用半定规划提供 0.878MaxCut 近似（若唯一博弈猜想为真，则为多项式时间内所能达到的最佳）；（2）Trevisan 提出了一种使用谱图理论的算法，可从中获得 0.614MaxCut 近似。我们讨论一种使用特定二次规划的新方法，并证明其解可用于获得至少 0.502MaxCut 近似。该算法在实践中似乎表现良好。
引用
@article{arxiv.2104.14404,
title = {A 0.502$\cdot$MaxCut Approximation using Quadratic Programming},
author = {Stefan Steinerberger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.14404},
year = {2021}
}