Exact algorithms for Steiner tree problem

Wang, Xinhui

doi:10.3990/1.9789036526609

Cited by 7 publications

(7 citation statements)

References 103 publications

(147 reference statements)

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…This is translatable to solving the multi-objective Steiner tree algorithm with the corresponding metrics. The regular Steiner tree problem is known to be N P -Hard [56,57] and adding the multi-objective setup quickly escalates the problem complexity. On the other hand, finding the shortest-star connecting a set of terminal nodes is a more tractable problem, and a reason why for 3-qubits, this problem is feasible.…”

Section: Tree-schemementioning

confidence: 99%

Distributing Multipartite Entanglement over Noisy Quantum Networks

Bugalho

Coutinho

Monteiro

et al. 2023

Quantum

View full text Add to dashboard Cite

A quantum internet aims at harnessing networked quantum technologies, namely by distributing bipartite entanglement between distant nodes. However, multipartite entanglement between the nodes may empower the quantum internet for additional or better applications for communications, sensing, and computation. In this work, we present an algorithm for generating multipartite entanglement between different nodes of a quantum network with noisy quantum repeaters and imperfect quantum memories, where the links are entangled pairs. Our algorithm is optimal for GHZ states with 3 qubits, maximising simultaneously the final state fidelity and the rate of entanglement distribution. Furthermore, we determine the conditions yielding this simultaneous optimality for GHZ states with a higher number of qubits, and for other types of multipartite entanglement. Our algorithm is general also in the sense that it can optimise simultaneously arbitrary parameters. This work opens the way to optimally generate multipartite quantum correlations over noisy quantum networks, an important resource for distributed quantum technologies.

show abstract

Section: Tree-schemementioning

confidence: 99%

Distributing Multipartite Entanglement over Noisy Quantum Networks

Bugalho

Coutinho

Monteiro

et al. 2023

Quantum

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Các nghiên cứu tìm lời giải đúng cho bài toán SMT như thuật toán quy hoạch động của Dreyfus và Wagner [33], thuật toán dựa trên phép nới lỏng Lagrange của Beasley [9], các thuật toán nhánh cận của Koch và Martin [26], Xinhui Wang [15,30] Hướng tiếp cận này là cơ sở quan trọng có thể được sử dụng để đánh giá chất lượng lời giải của các thuật toán giải gần đúng khác khi giải bài toán SMT.…”

Section: B Các Thuật Toán Tìm Lời Giải đúNgunclassified

Thuật toán tìm kiếm Hill climbing giải bài toán Cây Steiner nhỏ nhất

Chương¹,

Quốc²,

Nam³

2020

Chuyên san CNTT-TT

View full text Add to dashboard Cite

Cây Steiner nhỏ nhất là bài toán tối ưu tổ hợp có nhiều ứng dụng quan trọng trong khoa học và kỹ thuật; đây là bài toán thuộc lớp NP-hard. Bài báo này đề xuất một thuật toán hill climbing search để giải bài toán cây steiner nhỏ nhất; trong đó đề xuất cách thức tìm kiếm lân cận và cách thức kết hợp với tìm kiếm lân cận ngẫu nhiên để giải quyết vấn đề tối ưu cục bộ. Kết quả thực nghiệm với hệ thống dữ liệu thực nghiệm chuẩn cho thấy thuật toán đề xuất của chúng tôi cho lời giải với chất lượng tốt hơn so với một số thuật toán heuristic hiện biết trên một số bộ dữ liệu.

show abstract

“…Hướng thứ nhất là các thuật toán tìm lời giải đúng. Chẳng hạn thuật toán quy hoạch động của Dreyfus và Wagner [23], thuật toán dựa trên phép nới lỏng Lagrange của Beasley [11], thuật toán nhánh cận của Koch và Martin [27],… Ưu điểm của hướng tiếp cận này là tìm được lời giải chính xác, nhược điểm của hướng tiếp cận này là chỉ giải được các bài toán kích thước nhỏ [6,7,30]. Hướng tiếp cận này là cơ sở quan trọng để đánh giá mức độ chính xác của các thuật toán giải gần đúng.…”

Section: Một Số Nghiên Cứu Liên Quan Bài Toán Smt Và Vấn đề đặT Raunclassified

Đề Xuất Một Số Thuật Toán Heuristic Giải Bài Toán Cây Steiner Nhỏ Nhất

Chương¹,

Quốc²,

Nam³

2017

Fair - Nghiên Cứu Cơ Bản Và Ứng Dụng Công Nghệ Thông Tin - 2017

View full text Add to dashboard Cite

Từ khóa: Steiner minimal tree, sparse graph, heuristic algorithm, metaheuristic algorithm. I. GIỚI THIỆU A. Một số định nghĩaMục này trình bày một số định nghĩa và tính chất liên quan đến bài toán cây Steiner nhỏ nhất. Định nghĩa 1. Cây Steiner [3]Cho G = (V(G), E(G)) là một đơn đồ thị vô hướng liên thông và có trọng số không âm trên cạnh; trong đó V(G) là tập gồm n đỉnh, E(G) là tập gồm m cạnh, w(e) là trọng số của cạnh e, e  E(G). Cho L là tập con các đỉnh của V(G), cây T đi qua tất cả các đỉnh trong L được gọi là cây Steiner của L.Tập L được gọi là tập terminal, các đỉnh thuộc tập L được gọi là đỉnh terminal, đỉnh thuộc cây T mà không thuộc tập L được gọi là đỉnh Steiner. Khác với các bài toán cây khung thường gặp, cây Steiner chỉ cần đi qua tất cả các đỉnh thuộc tập terminal L và có thể thêm một số đỉnh khác nữa thuộc tập V(G).

show abstract

Exact algorithms for Steiner tree problem

Cited by 7 publications

References 103 publications

Distributing Multipartite Entanglement over Noisy Quantum Networks

Distributing Multipartite Entanglement over Noisy Quantum Networks

Thuật toán tìm kiếm Hill climbing giải bài toán Cây Steiner nhỏ nhất

Đề Xuất Một Số Thuật Toán Heuristic Giải Bài Toán Cây Steiner Nhỏ Nhất

Contact Info

Product

Resources

About