טופס פרויקט

Deep Learning DFVS

231301
:מספר הפרויקט
מיכאל אוהבה , שגיא באום ,יובל חן , דורין אוחיון
:שמות הסטודנטים המציגים
ד"ר כהן שראל
:שם המנחה
שיתופי פעולה במחקר
:שם הסדנה
מסלול טכנולוגי/מחקרי
:מסלול הסדנה
:GitHub
פוסטר
מצגת
:תקציר הפרויקט
בסדנה זו אנו פותרים באופן פרקטי בעיה NP-קשה שנקראת Directed Minimum Feedback Vertex Set בהינתן גרף מכוון, יש למצוא את הקבוצה המינמלית של צמתים שהסרתם מהגרף תהפוך אותו לגרף ללא מעגלים. כלומר, הגרף שישאר הינו DAG = Directed Acyclic Graph. בעיה זו הינה NP-קשה, ואנו משתמשים בכלים לפתרון פרקטי ומהיר ככל הניתן של בעיות NP-קשות. באופן כללי, הגישה שאנו נוקטים היא לעשות רדוקציה לבעיה של Minimum Vertex Cover, כלומר אנו נסיר (בצורה חכמה) קשתות מכוונות כשאין קשת בכיוון הנגדי, ונשאר רק עם קשתות לא-מכוונות (או ליתר דיוק, כל קשת שייכת למעגל בגודל 2). קל לראות שבגרף כזה הבעיה של DFVS שקולה לבעיה של Minimum Vertex Cover. אנו מבצעים Benchmarking על פתרון זה, מייצרים גרפים רבים ממשפחת הגרפים הרנדומיים G(n, p) הידועים גם בשם Erdős–Rényi Graphs, מריצים עליהם את האלגוריתם שמבצע רדוקציות עד שמקבל גרף מכוון שבו לכל קשת u, v קיימת גם הקשת בכיוון ההפוך v,u, אנו מדווחים את גדלי ה- DFVS כמו גם את כמות הרדוקציות שביצענו ואת הגודל של ה- Vertex Cover בסוף התהליך, ומשווים אותו לגודל של Vertex Cover בגרף רנדומי ללא רדוקציות. תוצאות העבודה נשלחו כמאמר קצר לכנס ComplexNetworks.