Graphe d'intervalle

Graphe d'intervalle
Sept intervalles de la droite réelle et le graphe d'intervalle associé

En théorie des graphes, un graphe d'intervalle est le graphe d'intersection (en) d'un ensemble d'intervalles de la droite réelle. Chaque sommet du graphe d'intervalle représente un intervalle de l'ensemble et une arête relie deux sommets lorsque les deux intervalles correspondants s'intersectent.

Sommaire

Définition formelle

Soient

I_1, I_2, \ldots, I_n \subset\R

des intervalles. Alors, le graphe d'intervalle correspondant est G=(V,E)~

 V = \{I_1, I_2, \ldots, I_n\}

et

 \{I_\alpha, I_\beta\} \in E \iff  I_\alpha \cap I_\beta \neq \emptyset.

Applications

Les graphes d'intervalle sont utilisés pour modéliser les problèmes d'allocation de ressources en recherche opérationnelle. Chaque intervalle représente l'allocation d'une ressource pendant un certain temps; la recherche du stable maximum du graphe correspond à la meilleure allocation de ressources pouvant être réalisée sans conflits[1].

La recherche d'un ensemble d'intervalles qui représente un graphe d'intervalle peut aussi être une manière d'assembler des séquences contigües d'ADN[2].

Propriétés

Les graphes d'intervalle sont des graphes cordaux, donc des graphes parfaits. Leurs graphes complémentaires sont des graphes de comparabilité (en) et la relation de comparabilité est précisément l'ordre d'intervalle (en).

Un graphe d'intervalle propre est un graphe d'intervalle possédant une représentation d'intervalles dans laquelle aucun intervalle n'est inclus dans l'autre. Un graphe d'intervalle unitaire est un graphe d'intervalle possédant une représentation d'intervalles dans laquelle chaque intervalle est de longueur 1. On peut démontrer que ces deux classes sont en fait équivalentes.

Algorithmes efficaces de reconnaissance des graphes d'intervalle

Déterminer si un graphe G = (V,E) donné est un graphe d'intervalle peut être fait en complexité temporelle O( | V | + | E | ) en recherchant un ordonnancement des cliques maximales de G qui est consécutif en respectant les inclusions des nœuds. De manière formelle, un graphe G est un graphe d'intervalle si et seulement si les cliques maximales  M_1, M_2, \ldots, M_k de G peuvent être ordonnées telles que pour tout  v \in M_i \cap M_k , alors v \in M_j pour tout entier j,\ i \le j \le k.

L'algorithme original permettant de savoir si un graphe est un graphe d'intervalle en temps linéaire, dû à Booth et Lueker[3] est basé sur un arbre PQ (en) complexe, mais Habib et al[4] ont montré comment résoudre plus simplement le problème, en utilisant le fait qu'un graphe est un graphe d'intervalle si et seulement si il est cordal et son graphe complémentaire est un graphe de comparabilité (en)[5].

Notes et références

  1. Bar-Noy, Amotz; Bar-Yehuda, Reuven; Freund, Ari; Naor, Joseph (Seffi); Schieber, Baruch, « A unified approach to approximating resource allocation and scheduling », dans Journal of the ACM, vol. 48, no 5, 2001, p. 1069–1090 [texte intégral, lien DOI] 
  2. Zhang, Peisen; Schon, Eric A.; Fischer, Stuart G.; Cayanis, Eftihia; Weiss, Janie; Kistler, Susan; Bourne, Philip E., « An algorithm based on graph theory for the assembly of contigs in physical mapping of DNA », dans Bioinformatics, vol. 10, no 3, 1994, p. 309–317 [lien DOI] 
  3. Booth, K. S.; Lueker, G. S., « Testing for the consecutive ones property, interval graphs, and graph planarity using PQ-tree algorithms », dans J. Comput. System Sci., vol. 13, 1976, p. 335–379 
  4. Habib, Michel; McConnell, Ross; Paul, Christophe; Viennot, Laurent, « Lex-BFS and partition refinement, with applications to transitive orientation, interval graph recognition, and consecutive ones testing », dans Theor. Comput. Sci., vol. 234, 2000, p. 59–84 [texte intégral, lien DOI] 
  5. Martin Charles Golumbic (en) (1980), Algorithmic Graph Theory and Perfect Graphs, Academic Press, ISBN 0-12-289260-7
  • Fulkerson, D. R.; Gross, O. A., « Incidence matrices and interval graphs », dans Pacific Journal of Mathematics, vol. 15, 1965, p. 835–855 

Liens externes


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