Задача о вершинном покрытии.
Определение 4.24. Множество вершин
образует вершинное покрытие графа
, если каждое ребро
инцидентно хотя бы одной вершине из множества
. Покрытие с минимальным числом вершин называется минимальным (оптимальным).
На рис. 4.5 множество вершин (3, 4) не образует покрытие, так как ни одно из ребер множества (1, 4) не инцидентно какой-либо из вершин множества (3, 4). Множество вершин (1, 3, 4) образует покрытие.
Сформулируем модель поиска минимального взвешенного покрытия графа в виде задачи целочисленного программирования. Введем
бинарных переменных:

Тогда целевая функция имеет вид
,
условия инцидентности для всех ребер запишутся в виде

В задаче о взвешенном вершинном покрытии каждой вершине
отнесен вес
. В этом случае целевая функция имеет вид
,
ограничения – те же.
4.1.4. Задача об изоморфизме графов.
Рассмотрим графы
и
;
. Говорят, что эти графы изоморфны, если можно установить взаимно однозначное соответствие между их вершинами и ребрами так, что если вершины
графа
соответствуют вершинам
графа
, то ребро
, если оно существует, соответствует ребру
, если оно существует. Если ребро
соответствует ребру
, то вершины
соответствуют вершинам
. Из данного определения следует, что изоморфные графы отличаются лишь нумерацией их вершин.
Рассмотрим простой пример (рис. 4.6). Способ перенумерации задается подстановкой
,
причем в первой строке указаны вершины графа
, а во второй ‑ соответствующие им вершины графа
, при этом соответствие ребер имеет вид

Рис. 4.6. Изоморфные графы.


В общем случае для изоморфных графов требуется указать подстановку
, (4.2)
в которой вершине
графа
соответствует вершина
графа
таким образом, чтобы выполнялось соответствие ребер.
Сформулируем задачу об изоморфизме графов в терминах целочисленного программирования. Пусть
и
‑ матрицы смежности графов
и
соответственно. Как известно [Kristof], для изоморфизма этих графов необходимо и достаточно существование такой невырожденной матрицы
, имеющей одну единицу в каждой строке и каждом столбце, чтобы выполнялось условие
[7] (4.3)
Условие (4.3) перепишем в виде
, (4.4)
что равносильно следующим условиям:
.
Задача о поиске матрицы
сводится к минимизации функции

при условиях



Если графы
и
изоморфны, то минимальное значение функции
равно нулю и матрица
определяется через подстановку
(4.2) следующим образом:

а все остальные ее элементы равны нулю. В нашем примере
, если вершина
в графе
имеет номер
в графе
:
Рассмотрим другие целевые функции в задаче об изоморфизме графов:
.
Эта целевая функция, в отличие от
, не является дифференцируемой.
Обратим внимание на то, что каждая из сумм
может принимать лишь значения 0 или 1. Поэтому сумма
может принимать значения 0, 1, -1.
Целевую функцию
рассмотрим в виде
.
Очевидно, что
может лишь принимать значения 0 или 1.
Нулевые минимальные значения нелинейных целевых функций
,
и
достигаются для изоморфных графов и только для них.
4.2. Экстремальные задачи на графовых структурах.
4.2.1. Задачи о раскрасках графов.
Задачи о раскрасках графов.
Задача о вершинной раскраске. Каждой вершине
графа поставим в соответствие цвет
.
Определение 4.25. Вершинная раскраска графа называется правильной, если для любого ребра
имеем
.
Правильно раскрашенный граф с некоторой фиксированной раскраской
обозначим
;
‑ множество всех правильных раскрасок. Каждой правильной раскраске поставим в соответствие число цветов
.
Определение 4.26. Хроматическим числом графа
называется величина
.
Хроматическому числу
соответствует правильная раскраска
.
Немецкий математик Мёбиус (1790-1868) высказал в 1840 г. предположение, что для плоских графов
; это предположение получило название гипотезы о четырех красках. Для плоских графов доказано, что
[8], для деревьев
. Гипотеза о четырех красках в течение длительного времени оставалась недоказанной, она стала одной из самых знаменитых нерешенных задач математики. В 1976 г. эту гипотезу удалось доказать с применением компьютера. Было показано, что если
для некоторых специальных классов графов, то это условие выполняется для всех графов. Если же хотя бы для одного графа из этих специальных классов
, то гипотеза неверна. Все эти специальные классы графов были проанализированы К. Аппелем и В. Хайкеном[9] на компьютере, для этого потребовалось около 2000 ч машинного времени одной из наиболее мощных ЭВМ того времени; гипотеза была подтверждена [6].
Сформулируем задачу о вершинной раскраске на языке целочисленного линейного программирования.
Пусть
‑ номер цвета, в который окрашена вершина
, такая раскраска является правильной, если, например,
. Если
, то
, что можно записать так:
или
.
Целевая функция имеет вид
.
Итак, модель описывается соотношениями

,
,

Построенная модель нелинейна по ограничениям и целевой функции. Поэтому рассмотрим другую модель. Введем бинарные переменные

Каждая вершина имеет один цвет, что можно записать в виде

Если
, то

Если цвет с номером
входит в раскраску, то
,
если цвет
в раскраску не входит, то
. Поэтому модель имеет вид
(4.5)
(4.6)
,
. (4.7)
В самом деле, если ни одна из двух смежных вершин
и
не окрашена в цвет
, то

если одна из них (например,
) окрашена в цвет
, то вторая из них (
) окрашена в другой цвет, поэтому

Итак, модель описывается соотношениями (4.5)-(4.7).
Дата добавления: 2016-06-05; просмотров: 2334;











