Efficient Implementation of a Synchronous Parallel Push-Relabel Algorithm

Motivated by the observation that FIFO-based push-relabel algorithms are able to outperform highest label-based variants on modern, large maximum flow problem instances, we introduce an efficient implementation of the algorithm that uses coarse-grained parallelism to avoid the problems of existing parallel approaches. We demonstrate good relative and absolute speedups of our algorithm on a set of large graph instances taken from real-world applications. On a modern 40-core machine, our parallel implementation outperforms existing sequential implementations by up to a factor of 12 and other parallel implementations by factors of up to 3

Investigations on push-relabel based algorithms for the maximum transversal problem

We investigate the push-relabel algorithm for solving the problem of finding a maximum cardinality matching in a bipartite graph in the context of the maximum transversal problem. We describe in detail an optimized yet easy-to-implement version of the algorithm and fine-tune its parameters. We also introduce new performance-enhancing techniques. On a wide range of real-world instances, we compare the push-relabel algorithm with state-of-the-art augmenting path-based algorithms and the recently proposed pseudoflow approach. We conclude that a carefully tuned push-relabel algorithm is competitive with all known augmenting path-based algorithms, and superior to the pseudoflow-based ones.Nous étudions le problème de couplage maximum dans des graphes bipartis. Nous décrivons en détail une version optimisée de l'algorithme en ajustant ses paramètres. L'algorithme est facile à mettre en œuvre. Nous introduisons également de nouvelles techniques pour améliorer la performance de l'algorithme. Sur un large éventail de cas du monde réel, nous comparons l'algorithme Push-Relabel avec des algorithmes basés sur les concepts de chemins augmentants et de pseudoflot récemment proposés. Nous concluons qu'un algorithme de type Push-Relabel soigneusement réglé est en concurrence avec tous les algorithmes connus de type chemins augmentants, et supérieur à ceux de type pseudoflot

Some Recent Advances in Network Flows

The literature on network flow problems is extensive, and over the past 40 years researchers have made continuous improvements to algorithms for solving several classes of problems. However, the surge of activity on the algorithmic aspects of network flow problems over the past few years has been particularly striking. Several techniques have proven to be very successful in permitting researchers to make these recent contributions: (i) scaling of the problem data; (ii) improved analysis of algorithms, especially amortized average case performance and the use of potential functions; and (iii) enhanced data structures. In this survey, we illustrate some of these techniques and their usefulness in developing faster network flow algorithms. Our discussion focuses on the design of faster algorithms from the worst case perspective and we limit our discussion to the following fundamental problems: the shortest path problem, the maximum flow problem, and the minimum cost flow problem. We consider several representative algorithms from each problem class including the radix heap algorithm for the shortest path problem, preflow push algorithms for the maximum flow problem, and the pseudoflow push algorithms for the minimum cost flow problem

Network Flows

Not Availabl

Efficient Algorithms for Graph Optimization Problems

A doktori értekezés hatékony algoritmusokat mutat be gráfokon értelmezett nehéz kombinatorikus optimalizálási feladatok megoldására. A kutatás legfontosabb eredményét különböző megoldási módszerekhez kidolgozott javítások jelentik, amelyek magukban foglalnak új heurisztikákat, valamint gráfok és fák speciális reprezentációit is. Az elvégzett elemzések igazolták, hogy a szerző által adott leghatékonyabb algoritmusok az esetek többségében gyorsabbak, illetve jobb eredményeket adnak, mint más elérhető implementációk. A dolgozat első fele hét különböző algoritmust és számos hasznos javítást mutat be a minimális költségű folyam feladatra, amely a legtöbbet vizsgált és alkalmazott gráfoptimalizálási problémák egyike. Az implementációinkat egy átfogó tapasztalati elemzés keretében összehasonlítottuk nyolc másik megoldóprogrammal, köztük a leggyakrabban használt és legelismertebb implementációkkal. A hálózati szimplex algoritmusunk lényegesen hatékonyabbnak és robusztusabbnak bizonyult, mint a módszer más implementációi, továbbá a legtöbb tesztadaton ez az algoritmus a leggyorsabb. A bemutatott költségskálázó algoritmus szintén rendkívül hatékony; nagy méretű ritka gráfokon felülmúlja a hálózati szimplex implementációkat. Az értekezésben tárgyalt másik optimalizálási feladat a legnagyobb közös részgráf probléma. Ezt a feladatot kémiai alkalmazások szempontjából vizsgáltuk. Hatékony heurisztikákat dolgoztunk ki, amelyek jelentősen javítják két megoldási módszer pontosságát és sebességét, valamint kémiailag relevánsabb módon rendelik egymáshoz molekulagráfok atomjait és kötéseit. Az algoritmusainkat összehasonlítottuk két ismert megoldóprogrammal, amelyeknél lényegesen jobb eredményeket sikerült elérnünk. A kifejlesztett implementációk bekerültek a ChemAxon Kft. több szoftvertermékébe, melyek vezető nemzetközi gyógyszercégek használatában állnak. Ezen kívül az értekezés röviden bemutatja a LEMON nevű nyílt forrású C++ gráfoptimalizációs programkönyvtárat, amely magában foglalja a minimális költségű folyam feladatra adott algoritmusokat. Ezek az implementációk nagy mértékben hozzájárultak a programcsomag népszerűségének növekedéséhez