XAVIER, Alinson Santos. Geração de Facetas para Politopos de Conjuntos Independentes. 2011. 141 f. : Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Ceará, Centro de Ciências, Departamento de Computação, Fortaleza-CE, 2011. / Submitted by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-05-23T19:04:42Z No. of bitstreams: 1 2011_dis_asxavier.pdf: 1098827 bytes, checksum: b69a55ab904901d692a7afbf26cfbb04 (MD5) / Approved for entry into archive by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-05-23T19:10:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2011_dis_asxavier.pdf: 1098827 bytes, checksum: b69a55ab904901d692a7afbf26cfbb04 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-23T19:10:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2011_dis_asxavier.pdf: 1098827 bytes, checksum: b69a55ab904901d692a7afbf26cfbb04 (MD5) Previous issue date: 2011 / A stable set of a graph is a set of pairwise non-adjacent vertices. The maximum stable set problem is to find a stable set of maximum cardinality in a given graph. The maximum induced k-partite subgraph problem is to find k stable sets such that their union has maximum cardinality. Besides having applications in various fields, including computer vision, molecular biology and VLSI circuit design, these problems also model other important combinatorial problems, such as set packing and vertex coloring. In the present work, we study the facial structure of the polytopes associated with both problems. First, we describe a new facet generating procedure for the stable set polytope, which unifies and subsumes several previous procedures. Besides generating many well-known facet inducing inequalities, this procedure can also generate new facet-inducing inequalities which have not been previously described. Then, we study the maximum induced k-partite polytope formulated by asymmetric representatives. We describe its simplest facets, show that some of its facets arise from vertex induced subgraphs, and identify two classes of subgraphs which generate facets of the polytope. To reach these main results, we study the affine equivalence between polyhedra, and also develop a new facet generating procedure for general polyhedra which subsumes the many versions of the lifting of variables. / Um conjunto independente de um grafo é um subconjunto de vértices que não contém nenhum par de vértices vizinhos. O problema do maior conjunto independente consiste em encontrar um conjunto independente de cardinalidade máxima. O problema do maior subgrafo induzido k-partido consiste em encontrar k conjuntos independentes cuja união tenha cardinalidade máxima. Além de possuírem aplicação em diversas áreas, como visão computacional, biologia molecular e projeto de circuitos integrados, estes problemas também modelam outros problemas de otimização combinatória, como empacotamento de conjuntos e coloração de vértices. Neste trabalho, estudamos os politopos associados aos dois problemas. Primeiro, descrevemos um novo procedimento de geração de facetas para o politopo de conjuntos independentes, que unifica e generaliza diversos procedimentos anteriores. Além de gerar várias classes de desigualdades indutoras de facetas já conhecidas, este procedimento também gera novas desigualdades que ainda não foram descritas na literatura. Em seguida, estudamos o politopo do subgrafo induzido k-partido associado à formulação por representantes de cor. Identificamos suas facetas mais simples, mostramos que facetas podem ser geradas a partir de subgrafos induzidos, e descrevemos duas classes de subgrafos que geram facetas deste politopo. Para obter os principais resultados desta dissertação, fazemos um estudo da relação de afim-isomorfismo entre poliedros, e desenvolvemos um novo procedimento de conversão de faces em facetas que generaliza as diversas versões do procedimento de levantamento de variáveis.

O problema do Máximo Subgrafo Induzido Comum (MSIC) pertence a classe NP-difícil e possui aplicações em diversas áreas. Apesar de sua complexidade, ainda é importante conhecer soluções exatas para instâncias deste problema. Os algoritmos exatos encontrados na literatura buscam resolvê-lo através de técnicas de backtracking ou através de sua redução para o problema da Clique Máxima. Neste trabalho procuramos dar uma solução exata para o MSIC, tratando-o diretamente através da utilização de modelos de Programação Linear Inteira (PLI) e técnicas de combinatória poliédrica. Assim, realizamos um estudo teórico do poliedro do MSIC e fomos capazes de encontrar algumas desigualdades válidas fortes, inclusive com provas de que algumas delas representam facetas daquele poliedro. Adicionalmente, provamos que existe uma equivalâencia entre o modelo PLI aqui apresentado para o MSIC e uma formulação bem conhecida para o problema da Clique Máxima. Posteriormente, foram implementados algoritmos de Branch-and-Bound (B&B) e Branch-and-Cut (B&C) utilizando as desigualdades encontradas e algumas técnicas para tentar tornar os algoritmos mais eficientes. Experimentos foram executados com os algoritmos implementados neste trabalho e, também, com um algoritmo já existente para resolver o problema da Clique, chamado Cliquer. Os resultados foram comparados e, dentre os algoritmos de PLI, constatamos que o mais eficiente foi aquele que utilizou uma formulação para o MSIC que chamamos de Clique-IS, utilizando B&B e técnicas mais básicas que outros algoritmos. Este algoritmo mostrou-se mais eficiente, inclusive, que um algoritmo PLI com um modelo baseado no problema da Clique Máaxima. Este fato sugere que para uma abordagem baseada em PLI, vale a pena utilizar uma formulação do MSIC diretamente, ao invés de uma que se apóie na redução deste para o problema da Clique Máxima. Ja a comparaçao do melhor algoritmo desenvolvido neste trabalho com o Cliquer, mostrou que este último é mais eficiente. Para que um algoritmo baseado em PLI (utilizando uma formulação com as mesmas variáveis usadas por nós) tivesse alguma chance de vencer um algoritmo combinatório como o Cliquer, seria necessário conhecer mais desigualdades que estivessem ativas na solução ótima do problema._________________________________________________________________________________________ ABSTRACT: The Maximum Common Subgraph problem (MSIC) is in MV-hard and has applications in several fields. Despite its complexity, it is still important to know exact solutions for instances of this problem. The exact algorithms found in literature try to solve it through backtracking techniques or through its reduction to the Maximum Clique problem. In this work we try to give an exact solution to MSIC by addressing it directly, using Linear Integer Programming (PLI) and polyhedral combinatorics techniques. So, we performed a study of the MSIC polyhedron and we were able to find some strong valid inequalities, including some that were proven to define facets of that polyhedron. Additionally, we proved that an equivalence between the PLI model presented here for MSIC and a well known formulation for the Maximum Clique problem exists. Later, Branch-and-Bound (B&B) and Branch-and-Cut (B&C) algorithms were implemented using the inequalities found and some techniques to try to render the algorithms more efficient. Experiments were performed with the algorithms implemented in this work and, also, with an already existing algorithm to solve the Maximum Clique problem, called Cliquer. The results were compared and, among the PLI algorithms, we found that the most efficient was the one that used the formulation which we called Clique-IS, using B&B and more basic techniques than other algorithms. This algorithm was even more efficient than a PLI algorithm with a Clique-based model. This fact suggests that for a PLI approach it is worth to use a formulation based on the MSIC polyhedron instead of one based on its reduction to the Maximum Clique problem. The comparison of the best algorithm developed in this work with Cliquer, though, showed that the latest is more efficient. In order to some PLI-based algorithm (using a formulation with the same variables used by us) to have any chance of outperforming a combinatorial algorithm like Cliquer, it would be necessary to know more inequalities that are active in the problem's optimal solution.

Orientador: Cid Carvalho de Souza / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-15T07:24:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Piva_Breno_M.pdf: 1251793 bytes, checksum: bf559620a7bdefeec032b5c87d196b5b (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: O problema do Máximo Subgrafo Induzido Comum (MSIC) pertence a classe NP-difícil e possui aplicações em diversas áreas. Apesar de sua complexidade, ainda é importante conhecer soluções exatas para instâncias deste problema. Os algoritmos exatos encontrados na literatura buscam resolvê-lo através de técnicas de backtracking ou através de sua redução para o problema da Clique Máxima. Neste trabalho procuramos dar uma solução exata para o MSIC, tratando-o diretamente através da utilização de modelos de Programação Linear Inteira (PLI) e técnicas de combinatória poliédrica. Assim, realizamos um estudo teórico do poliedro do MSIC e fomos capazes de encontrar algumas desigualdades válidas fortes, inclusive com provas de que algumas delas representam facetas daquele poliedro. Adicionalmente, provamos que existe uma equivalâencia entre o modelo PLI aqui apresentado para o MSIC e uma formulação bem conhecida para o problema da Clique Máxima. Posteriormente, foram implementados algoritmos de Branch-and-Bound (B&B) e Branch-and-Cut (B&C) utilizando as desigualdades encontradas e algumas técnicas para tentar tornar os algoritmos mais eficientes. Experimentos foram executados com os algoritmos implementados neste trabalho e, também, com um algoritmo já existente para resolver o problema da Clique, chamado Cliquer. Os resultados foram comparados e, dentre os algoritmos de PLI, constatamos que o mais eficiente foi aquele que utilizou uma formulação para o MSIC que chamamos de Clique-IS, utilizando B&B e técnicas mais básicas que outros algoritmos. Este algoritmo mostrou-se mais eficiente, inclusive, que um algoritmo PLI com um modelo baseado no problema da Clique Máaxima. Este fato sugere que para uma abordagem baseada em PLI, vale a pena utilizar uma formulação do MSIC diretamente, ao invés de uma que se apóie na redução deste para o problema da Clique Máxima. Ja a comparaçao do melhor algoritmo desenvolvido neste trabalho com o Cliquer, mostrou que este último é mais eficiente. Para que um algoritmo baseado em PLI (utilizando uma formulação com as mesmas variáveis usadas por nós) tivesse alguma chance de vencer um algoritmo combinatório como o Cliquer, seria necessário conhecer mais desigualdades que estivessem ativas na solução ótima do problema / Abstract: The Maximum Common Subgraph problem (MSIC) is in MV-hard and has applications in several fields. Despite its complexity, it is still important to know exact solutions for instances of this problem. The exact algorithms found in literature try to solve it through backtracking techniques or through its reduction to the Maximum Clique problem. In this work we try to give an exact solution to MSIC by addressing it directly, using Linear Integer Programming (PLI) and polyhedral combinatorics techniques. So, we performed a study of the MSIC polyhedron and we were able to find some strong valid inequalities, including some that were proven to define facets of that polyhedron. Additionally, we proved that an equivalence between the PLI model presented here for MSIC and a well known formulation for the Maximum Clique problem exists. Later, Branch-and-Bound (B&B) and Branch-and-Cut (B&C) algorithms were implemented using the inequalities found and some techniques to try to render the algorithms more efficient. Experiments were performed with the algorithms implemented in this work and, also, with an already existing algorithm to solve the Maximum Clique problem, called Cliquer. The results were compared and, among the PLI algorithms, we found that the most efficient was the one that used the formulation which we called Clique-IS, using B&B and more basic techniques than other algorithms. This algorithm was even more efficient than a PLI algorithm with a Clique-based model. This fact suggests that for a PLI approach it is worth to use a formulation based on the MSIC polyhedron instead of one based on its reduction to the Maximum Clique problem. The comparison of the best algorithm developed in this work with Cliquer, though, showed that the latest is more efficient. In order to some PLI-based algorithm (using a formulation with the same variables used by us) to have any chance of outperforming a combinatorial algorithm like Cliquer, it would be necessary to know more inequalities that are active in the problem's optimal solution / Mestrado / Otimização Combinatoria / Mestre em Ciência da Computação

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / Um conjunto independente de um grafo à um subconjunto de vÃrtices que nÃo contÃm nenhum par de vÃrtices vizinhos. O problema do maior conjunto independente consiste em encontrar um conjunto independente de cardinalidade mÃxima. O problema do maior subgrafo induzido k-partido consiste em encontrar k conjuntos independentes cuja uniÃo tenha cardinalidade mÃxima. AlÃm de possuÃrem aplicaÃÃo em diversas Ãreas, como visÃo computacional, biologia molecular e projeto de circuitos integrados, estes problemas tambÃm modelam outros problemas de otimizaÃÃo combinatÃria, como empacotamento de conjuntos e coloraÃÃo de vÃrtices. Neste trabalho, estudamos os politopos associados aos dois problemas. Primeiro, descrevemos um novo procedimento de geraÃÃo de facetas para o politopo de conjuntos independentes, que unifica e generaliza diversos procedimentos anteriores. AlÃm de gerar vÃrias classes de desigualdades indutoras de facetas jà conhecidas, este procedimento tambÃm gera novas desigualdades que ainda nÃo foram descritas na literatura. Em seguida, estudamos o politopo do subgrafo induzido k-partido associado à formulaÃÃo por representantes de cor. Identificamos suas facetas mais simples, mostramos que facetas podem ser geradas a partir de subgrafos induzidos, e descrevemos duas classes de subgrafos que geram facetas deste politopo. Para obter os principais resultados desta dissertaÃÃo, fazemos um estudo da relaÃÃo de afim-isomorfismo entre poliedros, e desenvolvemos um novo procedimento de conversÃo de faces em facetas que generaliza as diversas versÃes do procedimento de levantamento de variÃveis. / A stable set of a graph is a set of pairwise non-adjacent vertices. The maximum stable set problem is to find a stable set of maximum cardinality in a given graph. The maximum induced k-partite subgraph problem is to find k stable sets such that their union has maximum cardinality. Besides having applications in various fields, including computer vision, molecular biology and VLSI circuit design, these problems also model other important combinatorial problems, such as set packing and vertex coloring. In the present work, we study the facial structure of the polytopes associated with both problems. First, we describe a new facet generating procedure for the stable set polytope, which unifies and subsumes several previous procedures. Besides generating many well-known facet inducing inequalities, this procedure can also generate new facet-inducing inequalities which have not been previously described. Then, we study the maximum induced k-partite polytope formulated by asymmetric representatives. We describe its simplest facets, show that some of its facets arise from vertex induced subgraphs, and identify two classes of subgraphs which generate facets of the polytope. To reach these main results, we study the affine equivalence between polyhedra, and also develop a new facet generating procedure for general polyhedra which subsumes the many versions of the lifting of variables.