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そこで私は、モンテカルロ シミュレーションを使用して進化グラフ理論の特性を見つけるプログラムを構築してきました。これの重要な機能の 1 つは、グラフの一般化されたプロパティを決定できるように、一様分布のランダム グラフを生成できるようにすることです。接続された無向グラフの場合、この回答で概説されているソリューションを実装しました。

ただし、有向グラフの場合、ウィルソンのアルゴリズムから得られる一方向の均一スパニング ツリーを生成しても、グラフが強く接続されていることは保証されません。スパニング ツリーを双方向にするためにエッジを追加すると、バイアスが導入されるようです。あなたが生成するグラフ。

明らかな/誤解しているものを見逃しているように感じますが、本質的に私の要求は、強く接続され、均一に分散されたランダムなダイグラフを生成できる高レベルのスキームを誰かに勧めてもらえますか?

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私が考えることができる最も簡単な解決策は、一様分布の有向グラフをランダムに生成し、強く関連していないものを拒否することです。これにより、均一な分布が維持され、必要なプロパティが保証されます。おそらくそれほど効率的ではありませんが、いくつかのテストを実行すれば確実にわかります。

于 2015-04-14T20:14:57.293 に答える