Approximability and inapproximability for maximum k-edge-colored clustering problem

Yousef M. Alhamdan, Alexander Kononov

Результат исследования: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаярецензирование

1 Цитирования (Scopus)

Аннотация

We consider the Max k-Edge-Colored Clustering problem (abbreviated as MAX-k-EC). We are given an edge-colored graph with k colors. Each edge of the graph has a positive weight. We seek to color the vertices of the graph so as to maximize the total weight of the edges which have the same color at their extremities. The problem was introduced by Angel et al. [2]. We give a polynomial-time algorithm for MAX-k-EC with an approximation factor (formula presented), which significantly improves the best previously known factor (formula presented), obtained by Ageev and Kononov [1]. We also present an upper bound of (formula presented) on the inapproximability of MAX-k-EC. This is the first inapproximability result for this problem.

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикацииComputer Science – Theory and Applications - 14th International Computer Science Symposium in Russia, CSR 2019, Proceedings
РедакторыRené van Bevern, Gregory Kucherov
ИздательSpringer-Verlag GmbH and Co. KG
Страницы1-12
Число страниц12
ISBN (печатное издание)9783030199548
DOI
СостояниеОпубликовано - 1 янв 2019
Событие14th International Computer Science Symposium in Russia, CSR 2019 - Novosibirsk, Российская Федерация
Продолжительность: 1 июл 20195 июл 2019

Серия публикаций

НазваниеLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
Том11532 LNCS
ISSN (печатное издание)0302-9743
ISSN (электронное издание)1611-3349

Конференция

Конференция14th International Computer Science Symposium in Russia, CSR 2019
СтранаРоссийская Федерация
ГородNovosibirsk
Период01.07.201905.07.2019

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «Approximability and inapproximability for maximum k-edge-colored clustering problem». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать