变邻域搜索用于稀疏生物网络划分为最大边权$k$-plexes
数据结构与算法
2019-10-25 v1
摘要
在网络中，-plex表示 个顶点的子集，其中该子集诱导的子网络中每个顶点的度至少为 。最大边权 -plex划分问题（Max-EkPP）是在边权网络中寻找 -plex划分，使得边权之和最大。Max-EkPP在大型稀疏生物网络中发现新信息方面具有重要作用。我们提出一种变邻域搜索（VNS）算法求解Max-EkPP。该VNS实现了基于1-交换首次改进策略的局部搜索，以及考虑每个划分中每个顶点度的目标函数。该目标函数偏好可行解，并能在从略微不可行解移动到勉强可行解时实现目标函数值的逐步提升。在真实代谢网络及文献中其他基准算例上进行了全面实验计算。与文献中的整数线性规划方法相比，我们的方法成功找到了所有已知最优解。对于所有其他算例，VNS要么达到先前已知最优解，要么对其进行了改进。所提VNS还在文献中先前未考虑的大规模数据集上进行了测试。
引用
@article{arxiv.1807.01160,
title = {Variable neighborhood search for partitioning sparse biological networks into the maximum edge-weighted $k$-plexes},
author = {Milana Grbić and Aleksandar Kartelj and Savka Janković and Dragan Matić and Vladimir Filipović},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.01160},
year = {2019}
}
备注
Submitted to a scientific journal in November 2017