Primeros paseos y caminos en gráficos temporales de intervalo
Autores: Jain, Anuj; Sahni, Sartaj
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Primeros paseos y caminos en gráficos temporales de intervalo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Principal
Caminos
Paseos
Grafos temporales de intervalo
NP-duro
Algoritmos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
Los problemas de caminos y recorridos de espera mínima, de saltos mínimos y de costo mínimo en grafos temporales de intervalo son considerados. Demostramos que encontrar caminos y recorridos de espera mínima y de costo mínimo en grafos temporales de intervalo es NP-duro. Desarrollamos un algoritmo de tiempo polinómico para el problema de caminos de salto mínimo de origen único y todos los destinos, y un algoritmo de tiempo pseudopolinómico para el problema de recorridos de espera mínima de origen único y todos los destinos en grafos temporales de intervalo. Comparamos nuestros algoritmos con los presentados por Bentert et al. para grafos de secuencia de contactos y mostramos, experimentalmente, que nuestros algoritmos son hasta 207.5 veces más rápidos para encontrar caminos de salto mínimo y hasta 23.3 veces más rápidos para encontrar recorridos de espera mínima.
Descripción
Los problemas de caminos y recorridos de espera mínima, de saltos mínimos y de costo mínimo en grafos temporales de intervalo son considerados. Demostramos que encontrar caminos y recorridos de espera mínima y de costo mínimo en grafos temporales de intervalo es NP-duro. Desarrollamos un algoritmo de tiempo polinómico para el problema de caminos de salto mínimo de origen único y todos los destinos, y un algoritmo de tiempo pseudopolinómico para el problema de recorridos de espera mínima de origen único y todos los destinos en grafos temporales de intervalo. Comparamos nuestros algoritmos con los presentados por Bentert et al. para grafos de secuencia de contactos y mostramos, experimentalmente, que nuestros algoritmos son hasta 207.5 veces más rápidos para encontrar caminos de salto mínimo y hasta 23.3 veces más rápidos para encontrar recorridos de espera mínima.