Êtes-vous un étudiant de l'EPFL à la recherche d'un projet de semestre?
Travaillez avec nous sur des projets en science des données et en visualisation, et déployez votre projet sous forme d'application sur Graph Search.
Concept
Partitionnement de graphe
Résumé
En théorie des graphes et en algorithmique, le partitionnement de graphe est la tâche qui consiste à diviser un graphe orienté ou non orienté en plusieurs parties. Plusieurs propriétés peuvent être recherchées pour ce découpage, par exemple on peut minimiser le nombre d'arêtes liant deux parties différentes. Coupe maximum et Coupe minimum sont deux exemples communs de partitionnement de graphe.
Une partition d'un graphe est une partition de ses nœuds, ou plus rarement de ses arêtes. Si le nombre de groupes dans la partition est fixé à un entier k, on parle de k-partition. Pour k=2, on parle parfois de bisection.
Le partitionnement est le fait de calculer une partition. Le plus souvent le partitionnement de graphe consiste à créer une subdivision de l'ensemble des sommets de S en k sous ensembles de tailles réduites de façon à minimiser un ou plusieurs critères.
On peut considérer plusieurs objectifs pour les partitionnements.
On cherche le plus souvent à minimiser une quantité liée à la coupe, c'est-à-dire le nombre d'arêtes dont les extrémités ne sont pas dans le même groupe, avec certaines contraintes sur les propriétés des groupes eux-mêmes. Par exemple, on peut minimiser la taille de la coupe avec la contrainte que les groupes doivent être de même taille (plus ou moins un).
D'autres fonctions objectifs sont le ratio de coupe et la coupe normalisée.
La plupart des problèmes de partitionnement de graphe sont NP-difficile, c'est pourquoi des algorithmes utilisant une heuristique ou des algorithmes d'approximations sont souvent utilisés pour résoudre des problèmes de partitionnement de graphe.
Parmi les méthodes classiques de partitionnement, on compte les méthodes inertielles (comme k-moyennes), le partitionnement spectral et des méthodes locales d'échange de points entre clusters (dans le même esprit que heuristique de Lin-Kernighan pour le problème du voyageur de commerce).
Un algorithme de partitionnement multiniveau de graphe fonctionne en appliquant une ou plusieurs étapes.
Source officielle
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.