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么是图的最大完全子图?就是找一个该图的子
2、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。算法设计上届函数用变量cliqueSize表示与该节点相
3、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.当usbn,则该节点的子节点中有可行解;当us=bn,若访问完全部数据
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