조합 최적화 - 일반적인 문제 - 최대 안정 집합 문제
최대 안정 집합 문제
무향 그래프 $G=(V, E)$에 있어서, 가중치의 합이 최대의 안정 집합(서로 인접하지 않는 노드의 집합)을 구해라.
실행 방법
usage
Signature: maximum_stable_set(g, weight='weight')
Docstring:
最大安定集合問題
入力
g: グラフ(node:weight)
weight: 重みの属性文字
出力
最大安定集合の重みの合計と頂点番号リスト
파이썬
# CSVデータ
import pandas as pd, networkx as nx, matplotlib.pyplot as plt
from ortoolpy import graph_from_table, networkx_draw, maximum_stable_set
tbn = pd.read_csv('data/node0.csv')
tbe = pd.read_csv('data/edge0.csv')
g = graph_from_table(tbn, tbe)[0]
t = maximum_stable_set(g)
pos = networkx_draw(g, node_color='white')
nx.draw_networkx_nodes(g, pos, nodelist=t[1])
plt.show()
print(t)
결과
(5.0, [1, 4])
파이썬
# pandas.DataFrame
from ortoolpy.optimization import MaximumStableSet
MaximumStableSet('data/node0.csv','data/edge0.csv')
id
x
y
demand
weight
1
1
5
8
1
3
4
4
2
2
1
2
파이썬
# 乱数データ
import networkx as nx, matplotlib.pyplot as plt
from ortoolpy import networkx_draw, maximum_stable_set
g = nx.random_graphs.fast_gnp_random_graph(10, 0.3, 1)
t = maximum_stable_set(g)
pos = networkx_draw(g, nx.spring_layout(g), node_color='white')
nx.draw_networkx_nodes(g, pos, nodelist=t[1])
plt.show()
데이터
Reference
이 문제에 관하여(조합 최적화 - 일반적인 문제 - 최대 안정 집합 문제), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/SaitoTsutomu/items/33ad03bcaa421eb2ba17텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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