論文の概要: An Adaptive Repeated-Intersection-Reduction Local Search for the Maximum Independent Set Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07777v1
• Date: Tue, 16 Aug 2022 14:39:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-17 12:24:11.441942
• Title: An Adaptive Repeated-Intersection-Reduction Local Search for the Maximum Independent Set Problem
• Title（参考訳）: 最大独立集合問題に対する適応的繰り返し区間還元局所探索
• Authors: Enqiang Zhu, Yu Zhang and Chanjuan Liu
• Abstract要約: 独立集合問題(英: independent set (MIS) problem)は、様々な分野で応用される古典的なNPハード問題である。 我々は、ARIRと呼ばれるMISの効率的な局所探索アルゴリズムを提案する。 最先端の4つのアルゴリズムと比較して、ARIRは89のインスタンスで最高の精度を提供し、残りの3つのインスタンスで競合する結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.459881847627117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The maximum independent set (MIS) problem, a classical NP-hard problem with extensive applications in various areas, aims to find a largest set of vertices with no edge among them. Due to its computational intractability, it is difficult to solve the MIS problem effectively, especially on large graphs. Employing heuristic approaches to obtain a good solution within an acceptable amount of time has attracted much attention in literature. In this paper, we propose an efficient local search algorithm for MIS called ARIR, which consists of two main parts: an adaptive local search framework, and a novel inexact efficient reduction rule to simplify instances. We conduct experiments on five benchmarks, encompassing 92 instances. Compared with four state-of-the-art algorithms, ARIR offers the best accuracy on 89 instances and obtains competitive results on the three remaining instances.
• Abstract（参考訳）: 最大独立集合 (MIS) 問題は、様々な分野の広範な応用を持つ古典的なNPハード問題であり、その間にエッジを持たない最大の頂点集合を見つけることを目的としている。 計算の難易度のため、特に大きなグラフ上でMIS問題を効果的に解くことは困難である。 許容される時間内によい解を得るためのヒューリスティックなアプローチの採用は、文学において多くの注目を集めている。 本稿では, 適応型局所探索フレームワークと, インスタンスの簡易化のための新しい不正確な効率的な縮小規則の2つの主要な部分からなる, ARIR と呼ばれるMIS の効率的な局所探索アルゴリズムを提案する。 92のインスタンスを含む5つのベンチマークで実験を行う。 4つの最先端アルゴリズムと比較して、ARIRは89のインスタンスで最高の精度を提供し、残りの3つのインスタンスで競合する結果を得る。

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