Made available in DSpace on 2016-08-29T15:33:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_3542_.pdf: 1219514 bytes, checksum: 46e780a84760376a53aff9fb5e279285 (MD5) Previous issue date: 2010-08-23 / Neste trabalho investigamos a utilização de conceitos da Teoria Espectral de Grafos (TEG) a fim de auxiliar a construção de algoritmos que solucionem o Problema de Isomorfismo de Grafos (PIG). Três resultados teóricos que consideram informações do espectro e das centralidades de autovetor dos vértices dos grafos foram presentados. Além disso, foi proposto um algoritmo para detecção de isomorfismo de grafos baseado em dois destes resultados. Por fim, apresentamos os resultados computacionais da comparação deste algoritmo com outros da literatura.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:33:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_4174_.pdf: 432544 bytes, checksum: 56e998c1c8c4b2e3ad13cf3720cfbe5f (MD5) Previous issue date: 2011-08-29 / A Teoria Espectral de Grafos (TEG) busca analisar propriedades dos grafos através de matrizes representativas de grafos e seus espectros. De uma propriedade proveniente da TEG, a autocentralidade, surge um importante invariante para o Problema de Isomorfismo de Grafos: se dois grafos são isomorfos então eles possuem autocentralidades proporcionais. Porém, esta propriedade não pode ser usada diretamente para resolução do Problema de Isomorfismo de Grafos Regulares (PIGR), pois todo grafo regular possui autocentralidades iguais. Este trabalho apresenta uma estratégia para resolver o PIGR através do uso das autocentralidades para podar a árvore de busca e restringir as possibilidades de mapeamento.

Orientador: Prof. Dr. Daniel Morgato Martin / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciências da Computação, 2014. / Neste trabalho estudamos o Problema do Isomorfismo de Grafos e a sua complexidade para resolvê-lo. Nossa principal contribuição é a proposta de um algoritmo para o caso geral do Problema, baseado no particionamento do conjunto de vértices e em emparelhamentos perfeitos de grafos bipartidos. Estudamos também o algoritmo de Brendan McKay, que é o mais rápido algoritmo para o Problema do Isomorfismo de Grafos conhecido. Ao final, implementamos o algoritmo proposto nesta dissertação e o algoritmo de McKay. Após a comparação dos dois algoritmos, verificamos que os resultados obtidos pelo algoritmo proposto não foram satisfatórios, porém apresentamos possíveis melhorias de como deixá-lo mais eficiente. / In this work we study the Graph Isomorphism Problem and their complexity to solve it. Our main contribution is to propose an algorithm for the general case of the Problem, based on partitioning the set vertex and perfect matchings of bipartite graphs. We also studied the Brendan McKay¿s algorithm, who is the fastest algorithm for the Graph Isomorphism Problem known. At the end, we implemented the algorithm proposed in this dissertation and McKay¿s algorithm. After comparison of the two algorithms, we found that the results obtained by the proposed algorithm were not satisfactory, but improvements are possible as to make it more efficient.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:33:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao de Philippe Leal Freire dos Santos.pdf: 1222437 bytes, checksum: 0b5ab3d6e8b9f4b4640e53168b2d042d (MD5) Previous issue date: 2010-08-23 / In this work we investigated the use of concepts from Spectral Graph Theory (SGT) to support the construction of algorithms that solve the Graph Isomorphism Problem (GIP). Three theoretical results which consider information from the spectrum of the graphs and from the eigenvector centralities were presented. Furthermore, an algorithm for detection of graph isomorphism based on two of these results was proposed. Finally, we present the computational results comparing this algorithm with others from literature. / Neste trabalho investigamos a utilização de conceitos da Teoria Espectral de Grafos (TEG) a fim de auxiliar a construção de algoritmos que solucionem o Problema de Isomorfismo de Grafos (PIG). Três resultados teóricos que consideram informações do espectro e das centralidades de autovetor dos vértices dos grafos foram apresentados. Além disso, foi proposto um algoritmo para detecção de isomorfismo de grafos baseado em dois destes resultados. Por fim, apresentamos os resultados computacionais da comparação deste algoritmo com outros da literatura