Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

A genetic algorithm for the maximum 2-packing set problem

Tytuł:
A genetic algorithm for the maximum 2-packing set problem
Autorzy:
Trejo-Sánchez, Joel Antonio
Fajardo-Delgado, Daniel
Gutierrez-Garcia, J. Octavio
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
maximum 2-packing set
genetic algorithms
graph algorithms
algorytm genetyczny
algorytm grafowy
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2020, 30, 1; 173-184
1641-876X
2083-8492
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-NC-ND: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 3.0 PL
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Given an undirected connected graph G = (V, E), a subset of vertices S is a maximum 2-packing set if the number of edges in the shortest path between any pair of vertices in S is at least 3 and S has the maximum cardinality. In this paper, we present a genetic algorithm for the maximum 2-packing set problem on arbitrary graphs, which is an NP-hard problem. To the best of our knowledge, this work is a pioneering effort to tackle this problem for arbitrary graphs. For comparison, we extended and outperformed a well-known genetic algorithm originally designed for the maximum independent set problem. We also compared our genetic algorithm with a polynomial-time one for the maximum 2-packing set problem on cactus graphs. Empirical results show that our genetic algorithm is capable of finding 2-packing sets with a cardinality relatively close (or equal) to that of the maximum 2-packing sets. Moreover, the cardinality of the 2-packing sets found by our genetic algorithm increases linearly with the number of vertices and with a larger population and a larger number of generations. Furthermore, we provide a theoretical proof demonstrating that our genetic algorithm increases the fitness for each candidate solution when certain conditions are met.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies

Prześlij opinię

Twoje opinie są dla nas bardzo ważne i mogą być niezwykle pomocne w pokazaniu nam, gdzie możemy dokonać ulepszeń. Bylibyśmy bardzo wdzięczni za poświęcenie kilku chwil na wypełnienie krótkiego formularza.

Formularz