Связное доминирующее множество: различия между версиями

Единичным диском называется диск с радиусом, равным единице. [[Граф единичных дисков]] ассоциирован с множеством единичных дисков на евклидовой плоскости. Каждая вершина является центром единичного диска. Между двумя вершинами u и v существует ребро в том и только том случае, если <math>|uv| \le 1</math>, где <math>|uv| \; </math> – евклидово расстояние между u и v. Это означает, что две вершины u и v связаны ребром в том и только том случае, если диск вершины u покрывает v, а диск v покрывает u.

Вычисление МСДМ для графа единичных дисков также является NP-полной задачей; однако можно построить неплохую аппроксимацию для ее решения; Чен и коллеги [5] представили для нее схему аппроксимации с полиномиальным временем исполнения.

Гуха и Хуллер [10] привели доказательство отрицательного результата, заключающегося в следующем: не существует аппроксимации с полиномиальным временем исполнения и коэффициентом эффективности <math>\rho\ ln \Delta\ </math> для <math>\rho\ < 1</math>, за исключением случая <math>NP \subseteq DTIME(n^{O(lnln n)})</math>. Как показано в [8], доминирующие множества не поддаются произвольно качественной аппроксимации, за исключением случаев, когда P почти равно NP. Эти результаты переносят фокус внимания с графов общего вида на графы единичных дисков, поскольку граф единичных дисков представляет собой базовую модель для беспроводных сенсорных сетей, и для графов единичных дисков построение МСДМ имеет аппроксимацию с полиномиальным временем исполнения и константным коэффициентом эффективности. Хотя этот константный коэффициент время от времени удается улучшить [1, 2, 19, 24], Чен и коллеги [5] поставили точку в этом вопросе, доказав существование схемы аппроксимации с полиномиальным временем исполнения (PTAS) для графов единичных дисков. Это значит, что теоретически коэффициент эффективности для алгоритма аппроксимации с полиномиальным временем исполнения может оказаться не выше <math>1 + \varepsilon\ </math> для любого положительного <math>\varepsilon\ </math>.

Дубхаши и коллеги [7] показали, что после построения доминирующего множества можно легко вычислить связное доминирующее множество при помощи распределенного алгоритма. Самое полное изложение результатов вычисления доминирующих множеств приведено в [18]. В частности, в этой работе простая константная аппроксимация доминирующих множеств графами единичных дисков. Аппроксимация с константным коэффициентом (связных) доминирующих множеств с минимальными весами для графов единичных дисков была исследована в [3]. Схема аппроксимации с полиномиальным временем исполнения для задачи вычисления минимального доминирующего множества для графов единичных дисков была предложена в [20]. Кун и коллеги [14] доказали, что максимальное независимое множество (и, следовательно, доминирующее множество) можно вычислить за асимптотически оптимальное время O(log n) для графов единичных дисков и крупного класса ограниченных графов независимости. Люби [17] предложил элегантный локальный алгоритм для вычисления максимального независимого множества для графов общего вида с временем исполнения O(log n). Джиа и коллеги [11] предложили быструю распределенную схему аппроксимации для вычисления доминирующего множества для графов общего вида с временем исполнения O(log n). Первый распределенный алгоритм для вычисления доминирующих множеств за константное время с нетривиальным коэффициентом аппроксимации для графов общего вида был приведен в [15]. Соответствующая нижняя граница <math>\Omega\ (log n) \; </math> считается классическим результатом для распределенного вычисления [16]. Получить схему аппроксимации с полиномиальным временем исполнения для графов единичных дисков можно при помощи распределенного алгоритма [13]. Самый быстрый детерминистский распределенный алгоритм для вычисления доминирующих множеств на графах единичных дисков был приведен в [12], а самый быстрый рандомизированный распределенный алгоритм для них же – в [9].

В этом построении главным образом используются техники неадаптивного разбиения и сдвига. В общем случае ход действий примерно таков: вначале квадрат, содержащий все вершины исходного графа единичных дисков, разделяется на решетку из небольших ячеек. Каждая из этих ячеек далее разбивается на две области – центральную и граничную. Центральная область состоит из точек, находящихся на расстоянии h от границы ячейки. Граничная область состоит из точек, расстояние от которых до границы ячейки составляет не более h + 1. Таким образом, эти области перекрываются. После этого минимальное объединение связных доминирующих множеств вычисляется в каждой ячейке для связных компонент центральной области ячейки. Основная задача состоит в том, чтобы доказать, что объединение всех таких минимальных объединений не превышает минимального связного доминирующего множества для всего графа. Для вершин, не принадлежащих к центральным областям, для вычисления доминирующего множества используется часть 8-аппроксимации, лежащая в граничных областях. Вместе с упоминавшимся ранее объединением она образует связное доминирующее множество для всего исходного графа единичных дисков. Перемещая решетку для получения разбиения по разным координатам, можно получить разбиение с граничной областью, имеющей очень малую верхнюю границу.

Пусть дан исходный связный граф единичных дисков G = (V, E), располагающийся в квадрате <math>Q = \big\{ (x, y) | 0 \le x \le q, 0 \le y \le q \big\}\ </math>, где <math>q \le |V|</math>. Для построения приближенного решения с коэффициентом эффективности <math>1 + \varepsilon\ </math> для <math>\varepsilon\ > 0</math> выберем целое число <math>m = O((1/ \varepsilon\ )ln(1/ \varepsilon\ ))</math>. Пусть <math>p = \mathcal{b} q/m \mathcal{c} + 1</math>. Рассмотрим квадрат <math>\bar{Q} = \big\{ (x, y) | - m \le x \le mp, - m \le y \le mp \big\} </math>. Разобьем <math>\bar{Q}</math> на <math>(p + 1) \times (p + 1)</math> решеток таким образом, что каждая ячейка представляет собой квадрат <math>m \times m</math>, за исключением верхней и правой границ; следовательно, никакие две ячейки не перекрываются друг с другом. Обозначим это разбиение квадрата <math>\bar{Q}</math> как P(0) (см. рис.). В общем случае разбиение P(a) получается из P(0) в результате сдвига нижнего левого угла Q из точки (—m,—m) в точку (—m + a,—m+ a). Заметим, что в результате сдвига из P(0) в P(a) для <math>0 \le a \le m</math> квадрат Q оказывается покрыт разбиением.

'''Теорема 1.''' Существует <math>(1 + \varepsilon\ )</math>-аппроксимация для построения минимального связного доминирующего множества в связных графах единичных дисков, время исполнения которой составляет <math>n^{O((1/ \varepsilon\ )log(1/ \varepsilon\ )^2)}</math>.

Важной областью применения связных доминирующих множеств является построение виртуальных магистралей для беспроводных сетей, особенно для беспроводных сенсорных сетей [4]. Топология беспроводной сенсорной сети часто представляет собой граф единичных дисков.

В общем случае топология беспроводной сенсорной сети представляет собой [[граф дисков]]; иначе говоря, каждая вершина ассоциируется с диском. Разные диски могут иметь различный размер. Ребро из вершины u в вершину v существует в том и только том случае, если диск u покрывает v. Виртуальная магистраль в графах дисков представляет собой подмножество вершин, порождающее [[сильно связный подграф]], такой, что каждая вершина, не принадлежащая к подмножеству, имеет входящее ребро из вершины подмножества, а также исходящее ребро, ведущее к вершине подмножества. Такая виртуальная магистраль может рассматриваться как связное доминирующее множество в графе дисков. Вопрос о том, существует ли аппроксимация с полиномиальным временем исполнения и константным коэффициентом эффективности, до сих пор остается открытым. Тай и коллеги [23] достигли в этом отношении определенных успехов.