A graph is called 1-planar if it can be drawn in the Euclidean plane ${\mathbb{R}}^2$ such that each edge is crossed by at most one other edge. The weight of an edge is the sum of degrees of two ends. It is known that every planar graph of minimum degree ${\delta}{\geq}3$ has an edge with weight at most 13. In the present paper, we show the existence of edges with weight at most 25 in 3-connected 1-planar graphs.
본 논문은 되먹임 집합 문제인 무방향 그래프의 정점과 간선, 방향 그래프의 노드와 호 문제들 중 간선 문제에 한정한 최소 원소개수 되먹임 간선 집합과 최소 가중치 되먹임 간선 집합 문제의 최적 해를 다항시간으로 얻는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 그래프의 간선 집합은 최대신장트리 간선 집합과 최소 되먹임 간선집합의 합이 되는 특성을 적용하였다. 즉, 최소 되먹임 간선집합은 최대신장트리 간선 집합의 여집합인 특성이 있다. 제안된 알고리즘은 최소신장트리를 얻는 Kruskal 알고리즘을 변형시켜 간선들의 가중치를 내림차순으로 정렬시켜 사이클이 발생하지 않는 간선은 최대신장트리 간선 집합 MXST로, 사이클이 발생하는 간선은 되먹임 간선 집합 FES로 양분하는 방법으로 최적 해를 얻었다. 제안된 알고리즘은 그래프의 간선 수 만큼 수행하는 선형시간 복잡도를 갖는 특징이 있다. 간선 가중치가 없는 경우와 가중치가 있는 다양한 무방향 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 100% 쉽게 최적 해를 얻는데 성공하였다.
본 논문은 최소신장트리를 쉽고 빠르게 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 먼저, 그래프의 가중치 간선의 수를 축소시키는 방법으로 그래프를 단순화 시켰다. 간선 수를 축소시키는 방법으로는 그래프 정점의 결합가가 3 이상인 경우, 최대 가중치 간선을 제거하는 방법을 적용하였다. 다음으로, 그래프를 단순화 시킨 축소된 모집단 간선들을 대상으로 사이클이 발생하는 부분을 확인하여 사이클 발생 간선들 중에서 최대 가중치를 갖는 간선을 삭제하는 방법을 적용하였다. 다양한 9개 그래프에 대해 제안된 사이클 최대 가중치 간선 제거 알고리즘을 적용한 결과 그래프의 사이클 개수만큼만 수행하여 MST를 쉽게 구하는 장점을 보였다. 모집단 축소 기법을 적용한 결과, 9개 그래프의 사이클 개수를 66%로 감소시키는 결과를 얻었으며, 최소 2개에서 최대 8개의 사이클에서의 최대 가중치 간선만 삭제하면 MST를 얻는 효과를 얻었다.
This paper introduces an algorithm to construct an Eulerian cycle for Chinese postman problem. The Eulerian cycle is formed only when all vertices in the graph have an even degree. Among available algorithms to the Eulerian cycle problem, Edmonds-Johnson's stands out as the most efficient of its kind. This algorithm constructs a complete graph composed of shortest path between odd-degree vertices and derives the Eulerian cycle through minimum-weight complete matching method, thus running in $O({\mid}V{\mid}^3)$. On the contrary, the algorithm proposed in this paper selects minimum weight edge from edges incidental to each vertex and derives the minimum spanning tree (MST) so as to finally obtain the shortest-path edge of odd-degree vertices. The algorithm not only runs in simple linear time complexity $O({\mid}V{\mid}log{\mid}V{\mid})$ but also obtains the optimal Eulerian cycle, as the implementation results on 4 different graphs concur.
본 논문에서는 EGOSST를 이용하여 가중치를 갖는 이동 경로들을 최소 비용으로 모두 연결하는 방법을 제안한다. 이동 경로는 가중치 선분으로 변환될 수 있는데, 이것은 통신선, 도로 및 철도망에서의 동적 궤적뿐 만 아니라, 가중치인 이동 량이나 통행 빈도를 포함한다. 제안되는 방법은 단순한 위치 정보만을 고려하여 처리하는 방법에 비해 더 광범위하고 유용한 분야에 응용이 가능할 것이다. 입력 선분의 수, 각 선분 가중치의 최대 크기, 그리고 그리드 정밀도를 입력 인자로 설정한 실험에서, 본 논문에서 제안된 방법은 가중치 최소 신장 트리를 이용한 방법과 비교할 때, 연결 비용은 평균 1.07%, 가중치 스타이너 최소 트리 방법에 비해서는 평균 0.43% 감소하였다. 또한 그리드 정밀도를 0.1과 0.001로 했을 경우, 가중치 최소 신장 트리 방법에 비해 실행 시간이 각각 평균 97.02%, 2843.87% 증가했으나, 연결 비용은 각각 평균 0.86%, 1.13% 감소되었다. 이는 제안된 방법이 가중치를 반영한 이동 경로의 효과적 연결 뿐 아니라, 그리드 정밀도를 조절하여 생성 시간과 비용 절감 율을 응용 분야에 맞추어 사용될 수 있음을 보인다.
본 논문은 원 그래프를 2-간선 연결 그래프로 단순화하고, 사이클 속성을 적용하여 최소신장트리를 빠르게 얻는 알고리즘을 제안하였다. Borůvka 알고리즘은 정점 (v) 당 최소 가중치 간선 (v) 을 1개씩 선택하는 1-간선 연결 그래프에 대해 사이클 속성을 적용하여 부분신장트리를 얻는다. 추가적으로 절단속성을 적용하여 부분신장트리를 연결하는 최소 가중치 간선을 선택한다. Kruskal 알고리즘은 그래프의 모든 간선을 대상으로 오름차순으로 절단 속성을 적용한다. 역-삭제 알고리즘은 내림차순으로 사이클 속성을 적용한다. Borůvka, Kruskal과 역-삭제 알고리즘은 모든 간선들을 대상으로 하기 때문에 항상 |e| 회 수행된다. 제안된 알고리즘은 첫 번째로, 정점 당 최소 가중치 간선을 2개씩 선택하는 2-간선 연결 그래프를 얻는다. 두 번째로, 2-간선 연결 그래프에 대해 사이클 속성을 적용하여 |e|=|v|-1 일 때 알고리즘을 종료시켰다. 제안된 방법들을 10개의 실제 그래프들에 적용한 결과 모두 최소신장트리를 얻는데 성공하였다. 또한, Borůvka, Kruskal과 역-삭제 알고리즘에 비해 수행 횟수를 60% 단축시켰다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권6호
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pp.612-627
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2009
The high-level contribution of this paper is to illustrate the effectiveness of using graph theory tree traversal algorithms (pre-order, in-order and post-order traversals) to generate the chain of sensor nodes in the classical Power Efficient-Gathering in Sensor Information Systems (PEGASIS) data aggregation protocol for wireless sensor networks. We first construct an undirected minimum-weight spanning tree (ud-MST) on a complete sensor network graph, wherein the weight of each edge is the Euclidean distance between the constituent nodes of the edge. A Breadth-First-Search of the ud-MST, starting with the node located closest to the center of the network, is now conducted to iteratively construct a rooted directed minimum-weight spanning tree (rd-MST). The three tree traversal algorithms are then executed on the rd-MST and the node sequence resulting from each of the traversals is used as the chain of nodes for the PEGASIS protocol. Simulation studies on PEGASIS conducted for both TDMA and CDMA systems illustrate that using the chain of nodes generated from the tree traversal algorithms, the node lifetime can improve as large as by 19%-30% and at the same time, the energy loss per node can be 19%-35% lower than that obtained with the currently used distance-based greedy heuristic.
본 논문은 지금까지 해결하지 못한 NP-Hard 문제들 중의 하나인 외판원 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 간선교환 방법을 적용한 발견적 알고리즘이다. 초기해를 구하는 전형적인 방법은 첫 번째 노드부터 가장 인접한 노드를 방문하여 외판원의 경로를 결정하는 방법이다. 본 논문에서는 각 노드의 최소 간선을 선택하여 선택된 간선들 중 최소값을 가진 노드부터 출발하는 Min-Min 방법과 최대값을 가진 노드부터 출발하는 Min-Max 방법을 적용하고 두 방법 중 최소 경로길이를 가진 방법을 초기해로 결정하였다. 초기해로부터 최적해를 구하는 과정은 기존의 2-간선 교환 방법 (2-opt)을 기본적으로 적용하고, 추가로 확장된 3-opt와 4-opt를 제안하였다. 이와 같은 방법을 7개의 실제 데이터들에 적용한 결과 지금까지 알려진 최적해를 빠르고 정확히 구하는데 성공하였다.
본 논문은 알고리즘 수행 횟수를 줄여 최소신장트리를 빨리 얻는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 선택과 삭제 과정을 수행한다. 선택 과정은 먼저, 그래프의 모든 정점들에 대해 Borůvka의 첫 번째 단계를 수행하고, 특정 정점들에 대해 Borůvka의 첫 번째 단계를 재 수행하여 간선들의 모집단을 축소시키는 결과를 얻었다. 삭제 과정은 축소된 모집단 간선들에 대해 3개 정점들 간에 사이클이 발생할 경우 최대 가중치 간선을 삭제한다. 나머지 간선들 중 최대 가중치 간선에 대해 결합가 개념을 적용하여 삭제한다. 마지막으로 결합가가 큰 정점들 간의 사이클이 발생하는 경우 최대 가중치 간선을 삭제하는 기법을 적용하였다. 선택-삭제 알고리즘을 9개의 다양한 그래프에 적용하여 알고리즘 적용성을 평가하였다. 제안된 선택 과정은 MST 알고리즘을 최적으로 수행해야 하는 간선의 수와 비교시 6개는 적은 개수를, 3개 그래프만이 1개 큰 간선을 선택하는 결과를 나타내어 최적으로 간선을 선택하는 방법임을 알 수 있다. 삭제 단계를 Kruskal 알고리즘을 적용할 경우 Kruskal 알고리즘을 최적으로 수행하는 횟수와 비교한 결과 6개의 그래프는 수행 횟수가 적은 반면, 3개 그래프는 1회 많게 수행하는 결과를 얻었다. 또한, 제안된 삭제 단계를 수행할 경우 1개 그래프는 1단계만, 5개 그래프는 2단계까지, 나머지 3개 그래프만이 3단계를 수행하는 결과를 나타내었다. 결국, 선택-삭제 알고리즘이 MST 알고리즘들 중에서 가장 적은 수행 횟수를 나타내었다.
무방향성, 가중치를 가진 그래프에서 최소신장트리(Minimum Spanning Tree, MST)는 사이클이 발생하지 않으면서 모든 정점들을 간선들로 연결한 그래프로 간선들의 가중치 합이 최소가 되어야 한다. 최소신장트리(MST)를 구하는 알고리즘으로 Borůvka 알고리즘이 가장 먼저 제안되었지만 일반적으로 사용되지 않고, Prim과 Kruskal 알고리즘이 일반적으로 널리 알려져 왔다. Borůvka 알고리즘은 각 정점에서 최소 가중치를 갖는 간선(Minimum Weight Edge, MWE)을 선택하고 사이클을 제거하는 $1^{st}$ Stage와 MSF(Minimum Spanning Fores)의 MWE를 선택하는 $2^{nd}$ Stage를 수행한다. 이 과정은 시각적으로는 쉽게 MWE를 구하지만 프로그램으로 구현하는데 어려움이 있다. 본 논문은 일반화된 Borůvka 알고리즘을 제안한다. $1^{st}$ Stage에서 각 정점에서 MWE들을 모두 선택하고, Kruskal 방법을 도입하여 오름차순으로 정렬된 MWE들에 대해 사이클의 최대 가중치 간선을 제거하면서 MSF를 형성시킨다. 만약, MSF가 1개 이상 발생하면 $2^{nd}$ Stage에서 MSF 간선들을 오름차순으로 정렬시켜 MWE를 선택하였다. 제안된 알고리즘을 7개의 여러 간선들 가중치가 동일하거나 상이한 그래프에 적용하여 알고리즘 적합성을 검증하였다. 검증 결과, 일반화된 Borůvka 알고리즘은 사이클 검증에 요구되는 간선 수가 Kruskal 알고리즘보다 적어 보다 빠르게 MST를 구할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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