Graph Partitioning Algorithms: 多路图划分算法

简介：
简介：本文探讨了多路图划分算法，旨在高效地将大规模复杂网络或图形数据分割成多个部分，以优化计算资源利用和加速数据分析处理。 图分割算法 该软件包包含多种分区算法：FMS（Fiduccia-Mattheyses-Sanchis）、PLM（通过锁定移动进行分区）以及PFM（通过自由移动进行分区），详见相关文献。 **图划分问题** 定义为给定一个输入图，将其划分为指定数量的几乎等大小的部分。目标是使cutsize最小化，即端点位于不同部分之间的边权重之和要尽可能小。此问题有许多变体，并在众多领域中具有重要的应用价值。遗憾的是，该问题是NP难解的，因此软件包中的算法为启发式方法（但它们通常表现得很好）。 **超图分区问题** 与图划分相关的一个问题是超图划分。如果您不熟悉超图，请记住以下区别：在普通图形中，存在顶点和边，并且每条边连接两个顶点；而在超图中，则有顶点及多连结的“超级”边（即每个超级边可以链接一个以上的顶点）。由于这种特性，超图非常适合模拟电子电路中的单元与网络。因此，在讨论这类问题时，通常会用到术语如单元和网络来描述其组成部分。