Алгоритмы нахождения независимого множества презентация

Содержание

ФОРМУЛИРОВКА ЗАДАЧИ Дано: неориентированный граф G (V ,E ). Задача: найти максимальное по числу элементов независимое множество в графе G . Максимальное независимое множество: {1, 4, 6, 7}

Слайд 1Курсовая работа
Алгоритмы нахождения независимого множества
Круглов Владислав
Сулейманова Алина
Митрофанова Екатерина


Слайд 2ФОРМУЛИРОВКА ЗАДАЧИ
Дано: неориентированный граф G (V ,E ).
Задача: найти максимальное по

числу элементов независимое множество в графе G .

Максимальное независимое
множество: {1, 4, 6, 7}


Слайд 3ФОРМУЛИРОВКА ЗАДАЧИ
Дано: неориентированный граф G (V ,E ).
Задача: найти максимальное по

числу элементов независимое множество в графе G .

Максимальное независимое
множество: {1, 4, 6, 7}
Есть и другие максимальные
независимые множества:
{5, 6, 7, 8}


Слайд 4ФОРМУЛИРОВКА ЗАДАЧИ
Дано: неориентированный граф G (V ,E ).
Задача: найти максимальное по

числу элементов независимое множество в графе G .

Максимальное независимое
множество: {1, 4, 6, 7}
Есть и другие максимальные
независимые множества:
{5, 6, 7, 8}
{2, 3, 5, 8}


Слайд 5МЕТОД ПОЛНОГО ПЕРЕБОРА
Алгоритм полного перебора проверяет все подмножества вершин, являются ли

они независимыми множествами. Этот способ является самым простым и очевидным.

Слайд 6МЕТОД ПОЛНОГО ПЕРЕБОРА
Алгоритм проверяет каждую вершину на независимость с другими вершинами

и составляет для нее независимое множество.
Каждое найденное множество необходимо проверять на максимальную независимость.
Для этого нужно определять, является ли оно подмножеством какого-либо другого найденного независимого множества.

Вычислительная сложность полного перебора O(n2 2n).

Слайд 7АНАЛИЗ МЕТОДА ПОЛНОГО ПЕРЕБОРА
Различное количество вершин (Плотность 0.3)


Слайд 8АНАЛИЗ МЕТОДА ПОЛНОГО ПЕРЕБОРА
Различная плотность (Количество вершин 50)


Слайд 9АЛГОРИТМ БРОНА-КЕРБОША
Способом уменьшения количества рассматриваемых вариантов является поиск с возвращением,

этот метод лежит в основе алгоритма Брона-Кербоша.
Находит все максимальные по включению независимые множества.

Слайд 10АЛГОРИТМ БРОНА-КЕРБОША
На каждом шаге алгоритма множество V разбито на четыре

части:
M — текущее независимое множество;
Γ(M) — множество вершин, смежных с M;
K – множество кандидатов, т. е. вершин, каждая из которых может быть добавлена в M;
P – множество просмотренных вершин, каждая из которых не может быть добавлена в текущее M, так как уже добавлялась ранее.

Слайд 11АНАЛИЗ АЛГОРИТМА БРОНА-КЕРБОША
Случайный граф плотностью 70%.


Слайд 12АНАЛИЗ АЛГОРИТМА БРОНА-КЕРБОША
Различная плотность (Количество вершин 50)


Слайд 13СРАВНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ
Сравнение алгоритмов при различном количестве вершин:


Слайд 14СРАВНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ
Сравнение алгоритмов при различной плотности графа:


Слайд 15ВЫВОД
На основании проведенного исследования можно сделать вывод, что алгоритм Брона-Кербоша остается

одним из самых эффективных на сегодняшний день для поиска наибольшего независимого множества.

Слайд 16Курсовая работа
Алгоритмы нахождения независимого множества
Круглов Владислав
Сулейманова Алина
Митрофанова Екатерина


Обратная связь

Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое ThePresentation.ru?

Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Мы помогаем школьникам, студентам, учителям, преподавателям хранить и обмениваться учебными материалами с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика