最大公共子图的约束符号求解方法

【目的】探索求解两个图最大公共子图的方法。【方法】建立最大公共导出子图的软约束满足问题(Soft CSP)模型,提出代数决策图(ADD)的符号求解算法。首先,分别对两个图中的变量和值域进行编码,完成两个图的ADD表示;其次,基于深度优先分支定界算法的思想,利用符号ADD的相关操作,实现对最大公共导出子图的求解。【结果】算例结果表明,该方法准确可行。【结论】该方法能有效缩减搜索空间,从而提高问题的求解效率。