基于网络流的多层超图划分精化
数据结构与算法
2018-02-15 v2
摘要
我们提出了一种用于多层超图划分的精化框架，该框架通过对块对进行最大流计算来改进 路划分的解质量。该框架将 KaFFPa 中基于图的流改进算法推广到超图，并集成到超图划分器 KaHyPar 中。通过缩减超图流网络规模、改进 KaFFPa 中使用的流模型以及开发改进算法运行时间的技术，我们得到了一个划分器，能够为来自不同应用领域的一系列基准超图计算出最优解，同时其运行时间仍与 hMetis 相当。
引用
@article{arxiv.1802.03587,
title = {Network Flow-Based Refinement for Multilevel Hypergraph Partitioning},
author = {Tobias Heuer and Peter Sanders and Sebastian Schlag},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.03587},
year = {2018}
}