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Barrakuda: A Hybrid Evolutionary Algorithm for Minimum Capacitated Dominating Set Problem
Indexado
WoS WOS:000594030900001
Scopus SCOPUS_ID:85094112052
DOI 10.3390/MATH8111858
Año 2020
Tipo artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



The minimum capacitated dominating set problem is an NP-hard variant of the well-known minimum dominating set problem in undirected graphs. This problem finds applications in the context of clustering and routing in wireless networks. Two algorithms are presented in this work. The first one is an extended version of construct, merge, solve and adapt, while the main contribution is a hybrid between a biased random key genetic algorithm and an exact approach which we labeled Barrakuda. Both algorithms are evaluated on a large set of benchmark instances from the literature. In addition, they are tested on a new, more challenging benchmark set of larger problem instances. In the context of the problem instances from the literature, the performance of our algorithms is very similar. Moreover, both algorithms clearly outperform the best approach from the literature. In contrast, Barrakuda is clearly the best-performing algorithm for the new, more challenging problem instances.

Revista



Revista ISSN
Mathematics 2227-7390

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Disciplinas de Investigación



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Mathematics
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Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 PINACHO-DAVIDSON, PEDRO PABLO Hombre Universidad de Concepción - Chile
2 Blum, Christian Hombre CSIC - España
CSIC - Instituto de Investigacion en Inteligencia Artificial (IIIA) - España

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Financiamiento



Fuente
Universidad de Concepción
Spanish Ministry of Science and Innovation
Ministerio de Ciencia e Innovación
Consejo Superior de Investigaciones Científicas

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Agradecimientos



Agradecimiento
This work was supported by project CI-SUSTAIN funded by the Spanish Ministry of Science and Innovation (PID2019-104156GB-I00).
Acknowledgments: We acknowledge administrative and technical support by the Spanish National Research Council (CSIC) and the Universidad de Concepción, Chile.
Acknowledgments: We acknowledge administrative and technical support by the Spanish National Research Council (CSIC) and the Universidad de Concepción, Chile.

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