求最大匹配的一个新算法

简单无向图G的最大匹配问题分为二部图和一般图的最大匹配两类。前者主要采用可增广路的思想解决,〔1〕中已经详述;本文主要讨论有关后者的算法。 定义 设G=(V,E)是简单无向图,在G的所有匹配M′中,若M=max|M′|,则称M是G的一个最大匹配。     

直径为5的图的2-导出匹配划分和2-导出匹配覆盖问题的NP-完全性

给定一个简单图G和正整数κ,具有完美匹配的图G的κ-导出匹配划分是对顶点集V(C)的一个κ-划分(V1,V2,...,Vκ),其中对每一个i(1≤i≤κ),由Vi导出的G的子图G[Vi]是1-正则的.κ-导出匹配划分问题是指对给定的图G,判定G是否存在一个κ-导出匹配划分.令M1,M2…,Mκ为图G的κ个导出匹配,如果V(M1)UV(M2)∪...∪V(Mκ)=V(G),则我们称{M1,M2,...,Mκ}是G的κ-导出匹配覆盖.κ-导出匹配覆盖问题是指对给定的图G,判定G是否存在κ-导出匹配覆盖.本文给出了Yang,Yuan和Dong所提出问题的解,证明了直径为5的图的导出匹配2一划分问题和导出匹配2-覆盖问题都是NP-完全的.     

求解单位L∞范数下带值约束的最大权完美匹配逆问题的算法

通过研究单位L_∞范数下的带值约束的最大权完美匹配逆问题的性质,将单位L_∞范数下最大权完美匹配逆问题转化为求解最大平均交替圈问题,给出一个求解该类问题的一个强多项式时间算法,其时间复杂度为O(n⁴).并通过一个算例,验证了给出的算法的有效性.     

Ax=b在广义正定矩阵类中的反问题求解

有许多类直接控制系统的绝对稳定性[1]涉及到这样一类线性方程组协Ax＝b的反问题：对于给定的x，b∈Rn，n阶实矩阵类Ⅱ（n），求解集Ⅰ（Ⅱ（n）；x，b）＝｛A∈Ⅱ（n）｜Ax＝b｝非空的条件．文[2]讨论了反问题Ⅰ（Ps（n）；x，b）≠（Ps（n）为正定降类）和Ⅰ（O（n）；x，b）≠（O（n）为正交阵类）的条件，文[3]进一步给出了Ⅰ（M-阵类；x，b）和Ⅰ（S-阵类；x，b）有解的条件．本文将研究这类反问题在更广的一类矩阵类─—广义正定矩阵[4，5]类中的求解，从而使这类反问题得到了较完满的解决．     

一个关于图是[a,b;n]-均匀的度条件

设t,a,b和n为整数且1≤a＜b,t≥3以及n≥1.如果G的导出子图不含有K1,t,则该图G称为K1,t-无爪图.如果对于图G中含有n条边的任意匹配M,都在G中有[a,b]-因子F包含M以及在G中有另一个[a,b]-因子F'不包含M,则图G称为[a,b;n]-均匀图.给出了K1,t-无星图G是[a,b;n]-均匀图的度条件.进一步,指出本文中的结果在某种意义上说是最佳的.     

考虑匹配意愿的直觉模糊双边匹配决策

本文从匹配意愿的视角研究了基于直觉模糊集信息的双边匹配问题。首先给出了直觉模糊集和双边匹配的概念;接着描述了考虑匹配意愿的直觉模糊双边匹配问题。为求解该问题,先将直觉模糊集矩阵转化为得分矩阵。以每个主体得分最大为目标,在一对一双边匹配约束条件下,建立了双边匹配模型。依据得分矩阵,计算匹配意愿矩阵;依据匹配意愿矩阵,将双边匹配模型转化为单目标优化模型;通过求解该模型获得“最佳”双边匹配。最后,通过一个人岗匹配实例说明了所提双边匹配决策的可行性和有效性。     

关于椭圆离心率范围的一个漂亮的结论

文[1]，文[2]对两类椭圆的离心率范围的求解问题作了比较全面的探讨，对多种解题途径作了精辟的比较和提炼，读后得益非浅．同时，笔者也认为，文[1]，文[2]中提到的两类问题值得再探讨．     

不等式约束二次规划的一新算法

文献[1]提出了一般等式约束非线性规划问题一种求解途径．文献[2]应用这一途径给出了等式约束二次规划问题的一种算法，本文在文献[1]和[2]的基础上对不等式约束二次规划问题提出了一种新算法．     

非线性互补问题的水平值估计算法

本文研究非线性互补问题（NCP）的求解算法，先将NCP转化为约束全局优化问题（CGOP），然后直接移植求解问题（CGOP）的水平值估计算法^[4,5]来求解问题（NCP）．文章证明了算法对于NCP是收敛的，数值实验说明了算法的有效性．     

一个用次最优化方法解线性约束凸规划的超线性收敛算法

对于带有线性约束的非线性规划的求解问题已有很多算法.其中文献[1,2]将变尺度法分别与既约梯度法、投影梯度法结合,在一定的假设条件下给出了两种超线性收敛的算法;文献[3]处理了退化问题.Zangwill 提出了用求某些流形上的次最优来求解原线性约束凸规划的方法,即将原规划问题的求解问题转化为一系列的求解线性等式约束的子问题,以图最后找到原问题的最优解所在的流形并解之.这种做法使问题变得简单有其实用价值.文献[5]给出了 Zangwill 算法的改进,讨论了退化问题,但[5]总是假定可     

导出匹配问题的NP-完全性以及导出匹配可扩问题的CO-NP-完全性

图Ｇ的一个匹配Ｍ是导出的,若Ｍ是图Ｇ的一个导出子图。图Ｇ是导邮匹配可扩的（简记ＩＭ－可扩的）,若图Ｇ的任一导出匹配均含于图Ｇ的一个完美匹配当中。本文我们将证明如下结果。⑴对无爪图而言,问题“给定图Ｇ以及一个正整数ｒ,确定是否存在图Ｇ的一个导出匹配Ｍ使得Ｍ≥ｒ”是ＮＰ－完全的。⑵对直径为２的图以及直径为３的偶图,问题“确定一个给定图是否为导出匹配可扩的”是ＣＯ－ＮＰ完全的;而对完全多部图而言,问题“     

关于分数k-因子临界图与分数k-可扩图的若干结果

一个简单图G, 如果对于V(G)的任意k元子集S, 子图G-S都包含分数完美匹配, 那么称G为分数k-因子临界图. 如果图G的每个k-匹配M都包含在一个分数完美匹配中, 那么称图G为分数k-可扩图. 给出一个图是分数k-因子临界图和分数k-可扩图的充分条件, 并给出一个图是分数k-因子临界图的充分必要条件.     

Induced Matching Number of the Plane Grid Graph

An induced matching M in a graph G is a matching such that V(M) induces a 1-regular subgraph of G. The induced matching number of a graph G, denoted by I M(G), is the maximum number r such that G has an induced matching of r edges. Induced matching number of Pm×Pn is investigated in this paper. The main results are as follows:(1) If at least one of m and n is even, then IM(Pm×Pn=[(mn)/4].(2) If m is odd, then     

Efficient Algorithms for Variants of Weighted Matching and Assignment Problems

Obtaining a matching in a graph satisfying a certain objective is an important class of graph problems. Matching algorithms have received attention for several decades. However, while there are efficient algorithms to obtain a maximum weight matching, not much is known about the maximum weight maximum cardinality, and maximum cardinality maximum weight matching problems for general graphs. Our contribution in this work is to show that for bounded weight input graphs one can obtain an algorithm for both maximum weight maximum cardinality (for real weights), and maximum cardinality maximum weight matching (for integer weights) by modifying the input and running the existing maximum weight matching algorithm. Also, given the current state of the art in maximum weight matching algorithms, we show that, for bounded weight input graphs, both maximum weight maximum cardinality, and maximum cardinality maximum weight matching have algorithms of similar complexities to that of maximum weight matching. Subsequently, we also obtain approximation algorithms for maximum weight maximum cardinality, and maximum cardinality maximum weight matching.      

M(G,x)≤2的图匹配等价的充要条件

对一个图G,设μ(G,x)表示它的匹配多项式,M(G,x)表示μ(G,x)的最大实数根.令Г_1={G|M(G,x)<2}和Г2={G|M(G,x)≤2}.给出了Г_i(i=1,2)中的两个图G和H匹配等价的充要条件.     

几类图的匹配唯一性

若图G的匹配多项式为M(G;W),对任何图H,M(G;W)=M(H;W)推出G与H同构,则称G是匹配唯一的.本文讨论了下面的几种图类:(i)B_(m,n,r);(ii)D_(m,n,r);(iii)T_(m,n)的匹配唯一性问题,从而得到一些较为满意的结果.     

Optimum matching forests II: General weights

Matching forests generalize branchings in a directed graph and matchings in an undirected graph. We present an efficient algorithm, the PMF Algorithm, for the problem: given a mixed graphG and a real weight on each of its edges, find a perfect matching forest of maximum weight-sum. The PMF Algorithm proves the sufficiency of a linear system which definesP ⁼ (G) andP(G), the convex hull of incidence vectors of perfect matching forests and matching forests respectively ofG. The algorithm also provides a generalization of Tutte's theorem on the existence of perfect matchings in an undirected graph.Research partially supported by a N.R.C. of Canada Postdoctorate Fellowship.     

图的线独立数的一个公式

本文中我们用等秩变换证明了连通图G的所有生成树的邻接矩阵的秩中最大者就是图G线独立数的两倍。特别,我们给出了连通图G具有完美匹配的一个新的充要条件。