关键节点问题的增量评估机制
分布式、并行与集群计算
2019-09-04 v2 计算机科学与博弈论
摘要
关键节点问题（CNP）是在图中识别一个节点子集，其移除可最大化地削弱成对连通性。CNP 是关键节点检测问题（CNDP）的一个重要变体，具有广泛应用。由于其在一般图上的 NP-hard 性质，大多数工作聚焦于局部搜索算法，这类算法能在合理时间内返回高质量解。然而，计算 CNP 的目标函数是搜索过程中频繁且耗时的步骤（复杂度为 O(|V | + |E|)），这是以往算法普遍受困的问题。本文中，我们提出一种通用的增量评估机制（IEM）以低得多的复杂度计算目标函数。在这项工作中，我们利用 IEM 改进了两个重要的贪心操作，并辅以实验。最后，我们将 IEM 应用于一种进化算法，在两个流行基准上与时下最优（SOTA）方法比较以评估 IEM。实验结果显示了 IEM 的显著有效性。
引用
@article{arxiv.1908.11846,
title = {An Incremental Evaluation Mechanism for the Critical Node Problem},
author = {Biqing Fang and Hai Wan and Shaowei Cai and Zejie Cai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.11846},
year = {2019}
}
备注
There are some typos in our experiments, we need about a month to fix it