Поиск множества максимальных клик на основе метода построения дополнительного графа

В работе представлен способ поиска множества максимальных клик в графе. Данный способ основан на 
 методе построения дополнительного графа-пирамиды, что позволяет легко распараллеливать вычисления. 
 Вычислительная сложность представленного способа зависит линейно от количества макси...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Штучний інтелект
Datum:2011
ISSN:1561-5359
1. Verfasser: Агарков, А.В.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2011
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/59843
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Поиск множества максимальных клик на основе метода построения дополнительного графа / А.В. Агарков // Штучний інтелект. — 2011. — № 3. — С. 190-199. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:В работе представлен способ поиска множества максимальных клик в графе. Данный способ основан на 
 методе построения дополнительного графа-пирамиды, что позволяет легко распараллеливать вычисления. 
 Вычислительная сложность представленного способа зависит линейно от количества максимальных клик 
 в графе. При решении конкретных задач (распознавании изображений, например) данный способ позволяет 
 ускорять получение решения. Это достигается за счёт сокращения числа строящихся вершин и рёбер 
 путём использования при их построении дополнительных условий, которые учитывают специфику задачи. This paper presents a method of finding the set of maximal cliques in a graph. This method is based on the 
 method for constructing complementary graph-pyramid that makes it easy to parallelize computations. The 
 computational complexity of the given method linearly depends on number ofmaximal cliques in a graph. For 
 specific tasks (for example, image recognition) this method stimulates solutions. This is achieved by reducing 
 number of constructed vertices and edges by the additional conditions in their construction, which take into 
 account characteristics of the tasks.
ISSN:1561-5359