Algoritmo polinómico para el conjunto dominante mínimo (1,2)-dominante en redes
Autores: Raczek, Joanna
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Algoritmo polinómico para el conjunto dominante mínimo (1,2)-dominante en redes
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Conjuntos dominantes
Redes
Tolerancia a fallas
Confiabilidad
NP-duro
Algoritmo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 38
Citaciones: Sin citaciones
Los conjuntos dominantes encuentran aplicación en una variedad de redes. Un subconjunto de nodos es un conjunto dominante en un grafo si cada nodo que no está en él es adyacente a un nodo en él y también está a una distancia máxima de 2 a otro nodo del conjunto. En las redes, los conjuntos dominantes tienen una mayor tolerancia a fallos y proporcionan una mayor fiabilidad de los servicios en caso de fallo. Sin embargo, encontrar el conjunto más pequeño es NP-duro. En este documento, proponemos un algoritmo de tiempo polinómico para encontrar un conjunto dominante mínimo. Probamos el algoritmo propuesto en modelos de redes como árboles, grafos aleatorios geométricos, grafos aleatorios y grafos cúbicos, y mostramos que los conjuntos de nodos devueltos por el algoritmo son generalmente más pequeños que los conjuntos de nodos elegidos al azar.
Descripción
Los conjuntos dominantes encuentran aplicación en una variedad de redes. Un subconjunto de nodos es un conjunto dominante en un grafo si cada nodo que no está en él es adyacente a un nodo en él y también está a una distancia máxima de 2 a otro nodo del conjunto. En las redes, los conjuntos dominantes tienen una mayor tolerancia a fallos y proporcionan una mayor fiabilidad de los servicios en caso de fallo. Sin embargo, encontrar el conjunto más pequeño es NP-duro. En este documento, proponemos un algoritmo de tiempo polinómico para encontrar un conjunto dominante mínimo. Probamos el algoritmo propuesto en modelos de redes como árboles, grafos aleatorios geométricos, grafos aleatorios y grafos cúbicos, y mostramos que los conjuntos de nodos devueltos por el algoritmo son generalmente más pequeños que los conjuntos de nodos elegidos al azar.