Description du projet
Élargir le potentiel des graphes de faible densité phi
L’analyse des réseaux de transport est un domaine de recherche et d’application en plein essor, mais les graphes de réseaux de transport sont confrontés à des difficultés pour représenter avec précision les réseaux de transport du monde réel en raison de classes de graphes spécialisées et restrictives. Les graphes à faible densité Phi, un type de classe de graphes géométriques, reflètent mieux les caractéristiques des réseaux de transport du monde réel. Cependant, leurs propriétés ne sont pas bien comprises, ce qui empêche le développement d’algorithmes spécialisés. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie (MSCA), le projet GA-TNG vise à construire des structures fondamentales pour les graphes de faible densité et à concevoir des algorithmes spécialisés dont l’efficacité est prouvée. Il répondra ainsi au besoin d’une classe de graphes simple et polyvalente qui représente avec précision une grande variété de réseaux de transport du monde réel.
Objectif
Graphs have been used to analyse transport networks for hundreds of years. However, graphs are general structures and many graph algorithms are very slow. Specialised algorithms are much more efficient but can only be applied to restricted graph classes. Transport network graphs suffer from a lack of efficient specialised algorithms, since most graph classes are too restrictive and do not accurately represent real-world transport networks.
Recent developments have led to geometric graph classes that are tailored to real-world transport networks. One of these geometric graph classes, phi-low-density graphs, captures the property that there are more connections between geographically nearby nodes than geographically distant ones. Unfortunately, the fundamental properties of phi-low-density graphs are not well understood, which has prevented the development of a wide range of specialised algorithms.
My objective is to fill the acute need for a simple and versatile graph class that accurately represents real-world transport networks. My research will allow experts to finally harness the power of specialised algorithms on a wide range of important transport network problems. I will achieve my objectives through two sub-objectives: (1) To build fundamental structures for phi-low-density graphs, and (2) To design provably efficient specialised algorithms for phi-low-density graphs.
I will be support by my host institution (University of Copenhagen), my host group (Basic Algorithms Research Copenhagen), my primary supervisor (Mikkel Abrahamsen), and my secondary supervisor (Rasmus Pagh).
Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2023-PF-01
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HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinateur
1165 Kobenhavn
Danemark