Graph algorithms : network inference and planar graph optimization

par Hang Zhou

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Claire Mathieu.

  • Titre traduit

    Algorithmes des graphes : inférence des réseaux et optimisation dans les graphes planaires


  • Résumé

    Cette thèse porte sur deux sujets d’algorithmique des graphes. Le premier sujet est l’inférence de réseaux. Quelle est la complexité pour déterminer un graphe inconnu à partir de requêtes de plus court chemin entre ses sommets ? Nous supposons que le graphe est de degré borné. Dans le problème de reconstruction, le but est de reconstruire le graphe ; tandis que dans le problème de vérification, le but est de vérifier qu’un graphe donné est correct. Nous développons des algorithmes probabilistes utilisant une décomposition en cellules de Voronoi. Ensuite, nous analysons des algorithmes de type glouton, et montrons qu’ils sont quasi-optimaux. Nous étudions aussi ces problèmes sur des familles particulières de graphes, démontrons des bornes inférieures, et étudions la reconstruction approximative. Le deuxième sujet est l’étude de deux problèmes d’optimisation sur les graphes planaires. Dans le problème de classification par corrélations, l’entrée est un graphe pondéré, où chaque arête a une étiquette h+i ou h-i, indiquant si ses extrémités sont ou non dans la même catégorie. Le but est de trouver une partition des sommets en catégories qui respecte au mieux les étiquettes. Dans le problème d’augmentation 2-arête-connexe, l’entrée est un graphe pondéré et un sous-ensemble R des arêtes. Le but est de trouver un sous-ensemble S des arêtes de poids minimum, tel que pour chaque arête de R, ses extrémités sont dans une composante 2-arête-connexe de l’union de R et S. Pour les graphes planaires, nous réduisons le premier problème au deuxième et montrons que les deux problèmes, bien que NP-durs, ont un schéma d’approximation en temps polynomial. Nous utilisons la technique récente de décomposition en briques.


  • Résumé

    This thesis focuses on two topics of graph algorithms. The first topic is network inference. How efficiently can we find an unknown graph using shortest path queries between its vertices? We assume that the graph has bounded degree. In the reconstruction problem, the goal is to find the graph; and in the verification problem, the goal is to check whether a given graph is correct. We provide randomized algorithms based on a Voronoi cell decomposition. Next, we analyze greedy algorithms, and show that they are near-optimal. We also study the problems on special graph classes, prove lower bounds, and study the approximate reconstruction. The second topic is optimization in planar graphs. We study two problems. In the correlation clustering problem, the input is a weighted graph, where every edge has a label of h+i or h−i, indicating whether its endpoints are in the same category or in different categories. The goal is to find a partition of the vertices into categories that tries to respect the labels. In the two-edge-connected augmentation problem, the input is a weighted graph and a subset R of edges. The goal is to produce a minimum-weight subset S of edges, such that for every edge in R, its endpoints are two-edge-connected in the union of R and S. For planar graphs, we reduce correlation clustering to two-edge-connected augmentation, and show that both problems, although they are NP-hard, have a polynomial-time approximation scheme. We build on the brick decomposition technique developed recently.


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