算法设计与分析分支限界法 最大团问题演示ppt课件.ppt
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1、最大团问题,1 . 概述2 . 问题描述3 . 算法设计4 . 案例分析5 . 算法实现,概述,分支限界法 常以广度优先或最小耗费(最大收益)优先的方法搜索问题的解空间树。,每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。活结点一旦成为扩展结点,就一次性产生其所有儿子结点。在这些子结点中,导致不可行解或导致非最优解的子结点被舍弃,其余子结点被加入活结点表中。,以此重复,至活结点不可被加(得到最优解),或活结点为空(无解)。,概述,最大团问题(Maximum Clique Problem,MCP)是图论中一个经典的组合优化问题,也是一类NP完全问题。,最大团问题到底在求什么?,一个无向图的最大完全子图,什
2、么是图的最大完全子图?,就是找一个该图的子图,这个子图中的所有节点都彼此连接。,在上图中:1,2,5和1,4,5,以及2,3,5都是该图的最大完全子图(最大团)1,2是一个完全子图但不是最大完全子图,1,2,3,5不是完全子图,因为1,3不连接。,问题描述,给定无向图 G=V,E,其中V是非空集合,称为顶点集;E是V中元素构成的无序二元组的集合,称为边集,无向图中的边均是顶点的无序对,无序对常用圆括号“()”表示。如果U|V,且对任意两个顶点u,vU有(u,v)E,则称U是G的完全子图。G的完全子图U是G的团当且仅当U不包含在G的更大的完全子图中。G的最大团是指G中所含顶点数最多的团。,算法设
3、计,上届函数,用变量cliqueSize表示与该节点相应的团的顶点数;level表示节点在子集空间树中所处的层次;用cliqueSize+n-level+1作为顶点数上届upperSize的值在此优先队列式分支限界法中,upperSize实际上也是优先队列中元素的优先级。算法总是从活结点优先队列中抽取具有最大upperSize值的元素作为下一个扩展元素。,算法设计,终止条件,1.从根节点R出发,遍历首个节点,计算其团节点数cliqueSize = cs,当前最大团节点数bestn = bn,以及上届函数值upperSize=cs+n-level+1 = us,比较us、cs和bn的大小关系。2
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