Network redesign problems ask for modifications to the edges of a given graph to satisfy certain properties. In temporal graphs, where edges are only active at certain times, we are sometimes only allowed to modify when the edges are going to be active. In practice, we might not even be able to perform all of the necessary modifications at once; changes must be applied step-by-step while the network is still in operation, meaning that the network must continue to satisfy some properties. To initiate a study in this area, we introduce the class of temporal graph reconfiguration problems. As a starting point, we consider the Layered Connectivity Reconfiguration (LCR) problem: Given two always-connected temporal graphs G1 and G2, determine if it is possible to transform G1 into G2 by changing the time at which a single temporal edge is active in each step, such that every intermediate temporal graph is always-connected. We provide a dynamic programming algorithm for the LCR problem. We also show that finding the shortest reconfiguration sequence between two temporal graphs is APX-hard. Additionally, we show that the LCR problem is equivalent to the Spanning Tree Sequence Reconfiguration (STSR) problem introduced by Hanaka et al. Therefore, our results also answer the two open questions presented by the authors: (i) find a simpler algorithm for the STSR problem, (ii) show that the STSR problem is inapproximable up to some factor.


翻译:网络重设计问题要求对给定图的边进行修改以满足特定属性。在时态图中,边仅在特定时间激活,我们有时仅允许修改边的激活时间。实际应用中,我们甚至可能无法一次性完成所有必要修改;变更必须在网络运行期间逐步实施,这意味着网络必须持续满足某些属性。为启动该领域的研究,我们引入时态图重构问题类。作为起点,我们考虑分层连通性重构(LCR)问题:给定两个始终连通的时态图G1和G2,判断是否可以通过每一步修改单条时态边的激活时间将G1转化为G2,使得每个中间时态图始终保持连通。我们为LCR问题提出了一种动态规划算法。同时证明,寻找两个时态图间的最短重构序列是APX-hard的。此外,我们证明LCR问题等价于Hanaka等人提出的生成树序列重构(STSR)问题。因此,我们的结果也回答了作者提出的两个开放问题:(i)为STSR问题找到更简单的算法;(ii)证明STSR问题在特定因子下不可近似。

0
下载
关闭预览

相关内容

在图论中,连通图基于连通的概念。在一个无向图 G 中,若从顶点i到顶点j有路径相连(当然从j到i也一定有路径),则称i和j是连通的。如果 G 是有向图,那么连接i和j的路径中所有的边都必须同向。如果图中任意两点都是连通的,那么图被称作连通图。如果此图是有向图,则称为强连通图(注意:需要双向都有路径)。图的连通性是图的基本性质。
《图持续学习》综述
专知会员服务
34+阅读 · 2024年2月20日
结构保持图transformer综述
专知会员服务
42+阅读 · 2024年2月19日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
图嵌入(Graph embedding)综述
人工智能前沿讲习班
449+阅读 · 2019年4月30日
图上的归纳表示学习
科技创新与创业
23+阅读 · 2017年11月9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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
0+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
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
Arxiv
0+阅读 · 5月12日
Arxiv
0+阅读 · 4月25日
VIP会员
最新内容
《无人机脆弱性利用:网络空间力量的新域》
专知会员服务
2+阅读 · 今天4:08
美空军如何将人工智能从战场部署至后方机关
专知会员服务
11+阅读 · 7月31日
《史诗怒火行动:多域前瞻评估》49页报告
专知会员服务
7+阅读 · 7月31日
《英国防部:未来空战系统数字化战略》33页
专知会员服务
5+阅读 · 7月31日
《面向自主飞行网络的智能体人工智能架构》
专知会员服务
7+阅读 · 7月31日
“史诗怒火”行动:现代多域作战的重要节点
专知会员服务
8+阅读 · 7月30日
《下一代无线网络中的多无人机通信资源管理》
相关基金
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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
0+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
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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员