En théorie des graphes, un couplage ou appariement (en anglais matching) d'un graphe est un ensemble d'arêtes de ce graphe qui n'ont pas de sommets en commun.
Soit un graphe simple non orienté G = (S, A) (où S est l'ensemble des sommets et A l'ensemble des arêtes, qui sont certaines paires de sommets), un couplage M est un ensemble d'arêtes deux à deux non adjacentes. C'est-à-dire que M est une partie de l'ensemble A des arêtes telle que
Un couplage maximum est un couplage contenant le plus grand nombre possible d'arêtes. Un graphe peut posséder plusieurs couplages maximum. Les images suivantes montrent (en rouge) des couplages maximums.
Un couplage maximal est un couplage M du graphe tel que toute arête du graphe possède au moins une extrémité commune avec une arête de M. Ceci équivaut à dire dans l'ensemble des couplages du graphe, M est maximal au sens de l'inclusion, i.e. que pour toute arête a de A qui n'est pas dans M, n'est plus un couplage de G. Les images suivantes montrent des couplages maximaux.
Un couplage parfait ou couplage complet est un couplage M du graphe tel que tout sommet du graphe est incident à exactement une arête de M.
Un graphe, même fini, ne possède pas toujours de couplage parfait (en particulier, un graphe ayant un nombre impair de sommets ne peut avoir un couplage parfait). Tout couplage parfait est maximum et tout couplage maximum est maximal (mais les réciproques sont fausses).
Le théorème de Hall ou lemme des mariages donne une condition nécessaire et suffisante pour l'existence d'un couplage parfait dans un graphe biparti.
Le théorème de König énonce l'égalité, dans un graphe biparti, de la taille du transversal minimum (i. e. de la couverture par sommets minimum) et de la taille du couplage maximum.
Le théorème de Petersen énonce que tout graphe cubique sans isthme possède un couplage parfait.
Il est possible de trouver un couplage de cardinal maximum en temps polynomial dans un graphe quelconque grâce à l'algorithme d'Edmonds.
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En informatique, plus précisément en recherche opérationnelle et d'optimisation combinatoire, le problème d'affectation consiste à attribuer au mieux des tâches à des agents. Chaque agent peut réaliser une unique tâche pour un coût donné et chaque tâche doit être réalisée par un unique agent. Les affectations (c'est-à-dire les couples agent-tâche) ont toutes un coût défini. Le but est de minimiser le coût total des affectations afin de réaliser toutes les tâches.
En mathématiques, le théorème de Hall ou lemme des mariages est un résultat combinatoire qui donne une condition nécessaire et suffisante, sur une famille d'ensembles finis, pour qu'il soit possible de choisir des éléments distincts, un par ensemble. Il a été démontré par Philip Hall et a été à l'origine de la théorie du couplage dans les graphes. On appelle système de représentants distincts d'une suite de n ensembles finis , toute suite de n éléments distincts tels que pour tout , appartienne à .
Maximum cardinality matching is a fundamental problem in graph theory. We are given a graph G, and the goal is to find a matching containing as many edges as possible; that is, a maximum cardinality subset of the edges such that each vertex is adjacent to at most one edge of the subset. As each edge will cover exactly two vertices, this problem is equivalent to the task of finding a matching that covers as many vertices as possible.
When can a unimodular random planar graph be drawn in the Euclidean or the hyperbolic plane in a way that the distribution of the random drawing is isometry-invariant? This question was answered for one-ended unimodular graphs in Benjamini and Timar, using ...
We develop an algorithm to solve the bottleneck assignment problem (BAP) that is amenable to having computation distributed over a network of agents. This consists of exploring how each component of the algorithm can be distributed, with a focus on one com ...