Etude structurelle et algorithmique des graphes pouvant être séparés avec des plus courts chemins

par Emilie Diot

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Cyril Gavoille.

Le jury était composé de Eric Sopena, Stéphan Thomassé.

Les rapporteurs étaient Michel Habib, Ioan Todinca.


  • Résumé

    Les graphes sont des objets couramment utilisés pour modéliser de nombreuses situations réelles comme des réseaux routiers, informatiques ou encore électriques. Ils permettent de résoudre des problèmes sur ces réseaux comme le routage (aller d'un sommet à un autre en suivant les arêtes du graphe) ou encore leur exploration (obtenir une carte du graphe étudié). Les réseaux étudiés, et donc les graphes qui les modélisent, peuvent être grands, c'est-à-dire avoir un très grand nombre de sommets. Dans ce cas, comme dans le cas de l'étude de grandes données en général, nous pouvons utiliser le paradigme << Diviser pour mieux régner >> pour répondre aux questions posées. En effet, en travaillant sur des petites parties du graphe et en fusionnant les résultats obtenus sur ces petites parties, on peut obtenir le résultat sur le graphe global. Dans ce document, nous présenterons une manière de décomposer les graphes en utilisant des plus courts chemins comme séparateurs. Cette décomposition permet d'obtenir, par exemple, un routage efficace, un étiquetage compacte pour pouvoir estimer les distances entre les sommets d'un graphe ou encore une navigation efficace dans les graphes<< petit monde >>. Cette méthode va nous permettre de définir de nouvelles classes de graphes.

  • Titre traduit

    Structural and algorithmic studies of graphs can be separated using shortest paths


  • Résumé

    Graphs are widely used to MODELISER a lot of real situations like road networks, computers networks or electricity ones. Using them, we can solve problems on these networks like routing (go from a vertex ti another one) or explore them (to have a map of studied graph).Studied networks, and so graphs which MODELISER them, can be large (i.e. have a lot of vertices). In this case, we can use the paradigm "Divide and conquer" to answer the questions. Indeed, working on small parts of graphs and merging the results on these small parts, we can obtain the result on the whole graph.In this document, we present a way to separate graphs using shortest paths like separators. This decomposition let to obtain a compact routing, a compact labeling to estimate the distance between vertices of the graph. This method let us to define new class of graphs.


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