In many real world networks, there already exists a (not necessarily optimal) $k$-partitioning of the network. Oftentimes, one aims to find a $k$-partitioning with a smaller cut value for such networks by moving only a few nodes across partitions. The number of nodes that can be moved across partitions is often a constraint forced by budgetary limitations. Motivated by such real-world applications, we introduce and study the $r$-move $k$-partitioning~problem, a natural variant of the Multiway cut problem. Given a graph, a set of $k$ terminals and an initial partitioning of the graph, the $r$-move $k$-partitioning~problem aims to find a $k$-partitioning with the minimum-weighted cut among all the $k$-partitionings that can be obtained by moving at most $r$ non-terminal nodes to partitions different from their initial ones. Our main result is a polynomial time $3(r+1)$ approximation algorithm for this problem. We further show that this problem is $W[1]$-hard, and give an FPTAS for when $r$ is a small constant.


翻译:在许多现实世界的网络中,已经存在一个(不一定最优的)$k$-划分。通常,我们希望通过仅移动少量节点跨越划分,来为这类网络找到具有更小割值的$k$-划分。可跨越划分移动的节点数量往往受预算限制的约束。受此类实际应用的启发,我们引入并研究了$r$-移动$k$-划分问题,这是多路割问题的一个自然变体。给定一个图、一组$k$个终端以及该图的初始划分,$r$-移动$k$-划分问题旨在在所有可通过将最多$r$个非终端节点移动到与其初始划分不同的划分而获得的$k$-划分中,找到具有最小加权割的$k$-划分。我们的主要结果是针对该问题的一个多项式时间$3(r+1)$近似算法。我们进一步证明该问题是$W[1]$-难的,并针对$r$为小常数的情况给出了一个全多项式时间近似方案(FPTAS)。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2023年5月22日
Arxiv
12+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
15+阅读 · 2022年5月14日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Arxiv
11+阅读 · 2021年2月17日
Arxiv
24+阅读 · 2018年10月24日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月21日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
22+阅读 · 2018年2月14日
VIP会员
最新内容
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
2+阅读 · 6月23日
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
4+阅读 · 6月23日
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
3+阅读 · 6月23日
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
12+阅读 · 2023年5月22日
Arxiv
12+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
15+阅读 · 2022年5月14日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Arxiv
11+阅读 · 2021年2月17日
Arxiv
24+阅读 · 2018年10月24日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月21日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
22+阅读 · 2018年2月14日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员