The balanced connected $k$-partition problem (BCP) is a classic problem which consists in partitioning the set of vertices of a vertex-weighted connected graph into a collection of $k$ sets such that each of them induces a connected subgraph of roughly the same weight. There exists a vast literature on BCP that includes hardness results, approximation algorithms, integer programming formulations, and a polyhedral study. We investigate edge-weighted variants of BCP where we are given a connected graph $G$, $k \in \mathbb{Z}_\ge$, and an edge-weight function $w \colon E(G)\to\mathbb{Q}_\ge$, and the goal is to compute a spanning $k$-forest $\mathcal{T}$ of $G$ (i.e., a forest with exactly $k$ trees) that minimizes the weight of the heaviest tree in $\mathcal{T}$ in the min-max version, or maximizes the weight of the lightest tree in $\mathcal{T}$ in the max-min version. We show that both versions of this problem are $\mathsf{NP}$-hard on complete graphs with $k=2$, unweighted split graphs, and unweighted bipartite graphs with $k\geq 2$ fixed. Moreover, we prove that these problems do not admit subexponential-time algorithms, unless the Exponential-Time Hypothesis fails. Finally, we devise compact and non-compact integer linear programming formulations, valid inequalities, and separation algorithms.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书,107页pdf
专知会员服务
43+阅读 · 2022年2月17日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
149+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
180+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017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
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
2+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
VIP会员
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017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
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
2+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