A review on graph optimization and algorithmic frameworks

Abstract : In this report, we make a review of optimization problems involving graphs and state-of-the-art algorithms to solve them. First, we present a set of discrete optimization problems and resolution methods for edge selection problems. Then, we address the matrix optimization problems involved in the estimation of precision or covariance matrices given observations from multivariate Gaussian distribution.
Type de document :
Rapport
[Research Report] LIGM - Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge. 2018
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01901499
Contributeur : Emilie Chouzenoux <>
Soumis le : lundi 22 octobre 2018 - 20:56:07
Dernière modification le : mardi 6 novembre 2018 - 01:16:12

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  • HAL Id : hal-01901499, version 1

Citation

Alessandro Benfenati, Emilie Chouzenoux, Laurent Duval, Jean-Christophe Pesquet, Aurélie Pirayre. A review on graph optimization and algorithmic frameworks. [Research Report] LIGM - Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge. 2018. 〈hal-01901499〉

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