朱利娜,李敬文,孫帥
蘭州交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院,甘肅 蘭州 730070
Hale(1980)曾用圖論中T-coloring 的概念來描述和研究過頻道分配問題,最先把該問題轉(zhuǎn)化為圖的著色問題。Roberts(1991)提出為了避免干擾使相隔很近的發(fā)射臺分配的頻率至少相差為2,相隔較近的使用不同的頻率,作為頻率設(shè)置問題的一個變形。此后,Griggs et al.(1992)將此問題轉(zhuǎn)化為不同于T-coloring的另一種著色問題并引入了L(2,1)-標號,其中圖G的L(2,1)-邊標號等價于其線圖L(G)的L(2,1)-標號。
截止到目前,對L(2,1)-邊標號的研究主要集中在特殊圖上,如路、圈、輪、完全圖、完全二部圖及樹(陳琴,2006)已有相關(guān)結(jié)論。本文利用人工蜂群(ABC,artificial bee colony)算法(Aslan,2020)的思想設(shè)計針對隨機圖的L(2,1)-邊染色算法(下文中用CK-ABC 邊染色算法表示)。通過分析實驗數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)了三類聯(lián)圖的染色特性,分別C3↑Pn↑Sm,Cn↓Sm和Cn↑Sm定義這三類聯(lián)圖,進而給出相應(yīng)的定理和證明。
本文使用G(p,q)表示具有p個頂點q條邊的無向簡單圖,當(dāng)p=q時即為本文研究的單圈圖,使用E(G),F(xiàn)(E),d(e1e2)和?(G)分別表示圖的邊集合、邊染色集合、邊e1,e2之間的距離和最大度。在不特殊說明的情況下,本文將?(G)簡寫為?.
定義1 對于圖G(p,q)(簡寫為G),設(shè)m是非負整數(shù),如果存在映射f:V(G) →{0,1,2,…,m}且滿足
其中v1,v2∈V(G),則稱f是圖G的一個L(2,1)-標號。
定義2 對于圖G(p,q)(簡寫為G),設(shè)m是非負整數(shù),如果存在映射f:E(G) →{0,1,2,…,m}且滿足
其中e1,e2∈E(G),則稱f是圖G的一個L(2,1)-邊標號。
本文將L(2,1)-邊標號統(tǒng)稱為L(2,1)-邊染色。另外定義G的所有的L(2,1)-邊染色中的最小的值m為圖G的L(2,1)-邊色數(shù),記為λ′2,1(G),簡寫為λ′(G).如無特殊說明,本文使用f表示一個最優(yōu)的L(2,1)-邊染色的映射。
定義3C3↑Pn↑Sm:設(shè)C3的頂點集為{u1,u2,u3},Pn的頂點集為{w1,w2,…,wn},Sm的頂點集為{v0,v1,…,vm},C3↑Pn↑Sm是指將路Pn的其中一個端點w1黏接到C3的一個頂點u1,另一個端點wn黏接到星圖Sm的中心節(jié)點v0后得到圖1。
圖1 C3 ↑Pn ↑Sm示例圖Fig.1 The example of C3 ↑Pn ↑Sm
定義4Cn↓Sm:設(shè)Cn的頂點集為{u1,u2,…,un},Sm的頂點集為{v1,v2,…,vm}.Cn↓Sm是指將星圖Sm的中心節(jié)點v1鄰接到Cn的任何一個頂點后得到圖2(a)。
圖2 Cn ↓Sm示例圖Fig.2 The example of Cn ↓Sm
定義5Cn↑Sm:設(shè)Cn的頂點集為{u1,u2,…,un},Sm的頂點集為{v0,v1,v2,…,vm}.Cn↑Sm是指將星圖Sm的中心節(jié)點并接到Cn的任一頂點上得到圖2(b)。
1)將圖G轉(zhuǎn)化為相對應(yīng)的線圖L(G)。
2)對圖的鄰接矩陣進行預(yù)處理,求得距離矩陣、度序列等屬性。
3)用CK算法求出次優(yōu)解f′,初步確定最大色數(shù)maxColor。
4)采用人工蜂群算法的思想進行尋優(yōu)。
5)輸出求得的最優(yōu)解f.
初始化函數(shù):
Input:圖G(p,q)的鄰接矩陣M.
Output:對應(yīng)線圖L(G)的鄰接矩陣LM.
Step 1.令LM為q×q階矩陣,所有元素置0。
Step 2.若圖G中邊ei、ej共點,則置LM[i][j]= 1,LM[j][i]= 1,其中0
Step 3.返回LM.
CK-ABC算法:
Input:圖G(p,q)線圖的鄰接矩陣LM.
Output:圖G(p,q)的L(2,1)-邊染色矩陣RM.
Step 1.按照初始化函數(shù)得到圖G線圖的鄰接矩陣LM.
Step 2.對LM進行預(yù)處理,得到其距離矩陣、點邊數(shù)量和最大度等屬性。
Step 3.采用孫帥等(2021)的Algorithm1 求出次優(yōu)解f′及對應(yīng)的最大色數(shù)maxColor。若maxColor 大于?+1轉(zhuǎn)Step 4;否則f′即為理論最優(yōu)解,轉(zhuǎn)Step 9。
Step 4.初始化蜜源總數(shù)SN、蜜源訪問次數(shù)上限limit以及最大迭代次數(shù)MCN,隨機生成初始蜜源并計算其適應(yīng)度。
Step 5.如果迭代次數(shù)未達到MCN,則轉(zhuǎn)Step 6;否則轉(zhuǎn)Step 9。
Step 6.如果蜜源訪問次數(shù)沒有超過limit,則轉(zhuǎn)Step 7;否則重新生成該處蜜源,并將其訪問次數(shù)置0。
Step 7.采用輪盤賭的方式選擇蜜源x進行變異操作,得到新蜜源x′,計算適應(yīng)度并與x比較,擇優(yōu)保留適應(yīng)度較大的蜜源并增加其訪問次數(shù)。
Step 8.轉(zhuǎn)Step 5。
Step 9.將L(G)的點染色結(jié)果轉(zhuǎn)化為圖G的邊染色結(jié)果,算法結(jié)束。
我們將CK-ABC 邊染色算法應(yīng)用于16 個點以內(nèi)的單圈圖,各點數(shù)下λ′(G)和圖的染色數(shù)?+k之間的關(guān)系如表1所示。
表1 16個點以內(nèi)單圈圖的L(2,1)-邊染色統(tǒng)計1)Table 1 L(2,1)-edge coloring number of unicyclic graphs within 16 points
通過對表的實驗數(shù)據(jù)分析總結(jié),得出以下結(jié)論:
定理1 當(dāng)n≥3,m≥3時,對于圖C3↑Pn↑Sm,有λ′(G) = 2m.
證明設(shè)C3的頂點集為{u1,u2,u3},Pn的頂點集為{w1,w2,…,wn},Sm的頂點集為{v0,v1,…,vm}.
(i)當(dāng)n= 3時,如圖3(a)所示。C3↑Pn↑Sm邊染色為
圖3 C3 ↑Pn ↑Sm染色舉例Fig.3 The examples of edge coloring of C3 ↑Pn ↑Sm
(ii)當(dāng)n= 4時,如圖3(b)所示。C3↑Pn↑Sm邊染色為
(iii)當(dāng)n= 5時,如圖4(a)所示。C3↑Pn↑Sm邊染色為
圖4 C3 ↑Pn ↑Sm邊染色舉例Fig.4 The examples of edge coloring of C3 ↑Pn ↑Sm
(iv)當(dāng)n= 6時,如圖4(b)所示。C3↑Pn↑Sm邊染色為
(v)當(dāng)n= 7時,如圖4(c)所示。C3↑Pn↑Sm邊染色為
(vi)對于所有滿足n≥8,m≥3的圖,都有C3↑Pn↑Sm邊染色為
1)當(dāng)j≥1,n= 5 + 3j時,如圖5(a)所示。C3↑Pn↑Sm邊染色為
圖5 C3 ↑Pn ↑Sm邊染色舉例Fig.5 The examples of edge coloring of C3 ↑Pn ↑Sm
2)當(dāng)j≥1,n= 6 + 3j時,如圖5(b)所示。C3↑Pn↑Sm邊染色為
3)當(dāng)j≥1,n= 7 + 3j時,如圖5(c)所示。C3↑Pn↑Sm邊染色為
故C3↑Pn↑Sm的邊染色集合f(E)為
定理得證。
定理2 當(dāng)m≥3時,對于圖Cn↓Sm,有λ′(G) = 2m?2.
證明 設(shè)Cn的頂點集為{u1,u2,…,un},Sm的頂點集為{v0,v1,…,vm}.對于所有的m≥3,都有Cn↓Sm邊染色為
(i)當(dāng)n= 3時,如圖6(a)所示。Cn↓Sm邊染色為
圖6 Cn ↓Sm邊染色舉例Fig.6 The examples of edge coloring of Cn ↓Sm
(ii)當(dāng)n= 4時,如圖6(b)所示。Cn↓Sm邊染色為
(iii)當(dāng)n= 5時,如圖6(c)所示。Cn↓Sm邊染色為
(iv)當(dāng)n= 6時,如圖6(d)所示。Cn↓Sm邊染色為
(v)當(dāng)n= 7時,如圖6(e)所示。Cn↓Sm邊染色為
(vi)當(dāng)n≥8時,如圖6(f)所示。Cn↓Sm邊染色為
故圖Cn↓Sm的邊染色集合f(E)為
定理得證。
定理3 當(dāng)m≥2時,對于圖Cn↑Sm,有λ′(G) = 2m+ 2.
證明 設(shè)Cn的頂點集為{u1,u2,…,un},Sm的頂點集為{v0,v1,v2,…,vm}.如圖7 所示,對于所有的m≥2,都有Cn↑Sm邊染色為
圖7 Cn ↑Sm邊染色舉例Fig.7 The examples of edge coloring of Cn ↑Sm
故圖Cn↑Sm的邊染色集合f(E)為
定理得證。
本文采用CK-ABC邊染色算法對16個點以內(nèi)的隨機圖進行L(2,1)-邊染色的求解,通過分析實驗結(jié)果找到了3 類聯(lián)圖的染色特性,分別用C3↑Pn↑Sm,Cn↓Sm和Cn↑Sm定義這3 類聯(lián)圖并給出相關(guān)定理及證明,建議今后可做更大范圍的實驗,得到更多的關(guān)于上界的判斷。
中山大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)(中英文)2023年3期