Imagen del problema Max Cut

Max-Cut

El problema del corte máximo, o Max-Cut, es un enigma fundamental en la teoría de grafos y la optimización combinatoria. Se basa en un grafo compuesto por nodos interconectados, y el objetivo es dividir estos nodos en dos conjuntos de manera que se maximice el número de aristas que conectan ambos conjuntos. Este desafío es de gran importancia en una variedad de campos, desde la planificación de redes de comunicación hasta la distribución de circuitos integrados en la industria electrónica.

La complejidad del Max-Cut radica en su clasificación como un problema NP-completo, lo que implica que encontrar una solución óptima a medida que el grafo crece se torna un desafío cada vez más intrincado. A medida que crece la relevancia de este problema en aplicaciones prácticas, los investigadores y profesionales han ideado enfoques heurísticos y algoritmos que proporcionan soluciones aproximadas, que, aunque no son óptimas, son eficaces en una amplia gama de situaciones.

El Max-Cut ha llamado la atención de la comunidad científica, lo que ha llevado a explorar soluciones mediante algoritmos cuánticos. Los algoritmos cuánticos han demostrado un potencial significativo para resolver problemas de optimización combinatoria, incluido el Max-Cut. A medida que avanzamos, la resolución de este problema se convierte en un tema de estudio en la teoría de la computación y la optimización, y el desarrollo de algoritmos eficientes y precisos para instancias más complejas del Max-Cut sigue siendo un desafío de investigación activa.

Interpretación de los resultados
En este problema los métodos tienen un número de variables distinto en los resultados. En el caso de los simuladores y el ordenador real, el número de variables es el mismo que el de vértices, y se marca con un 1.0 o un -1.0 el grupo al que pertenece

En el annealer y los métodos clásicos se generan más variables, concretamente el doble, y se utilizan 2 variables para indicar el valor de un vértice. Por ejemplo, si los valores de las dos primeras variables son 0 las dos, el vértice pertenece a un grupo, pero si las dos tienen el valor 1, este pertenece a otro grupo. Por ejemplo, en esta instancia con 5 vértices y resultado

x0: 1, x1: 1, x2: 1, x3: 1, x4: 0, x5: 0, x6: 0, x7: 0, x8: 1, x9: 1,

los vértices 1, 2 y 5 pertenecen al mismo grupo, y los demás a otro

Formato de los archivos
A continuación se especifica el formato para cargar problemas a través de un archivo .txt. Está compuesto de las siguientes 3 líneas

Dato de la línea Ejemplo
Nº de vértices 5
Nº de repeticiones 1
Conexiones 1,2,1;0,2,1;

Problema

Cargar problema a través de archivo

Cargar problema manualmente



Agregar conexiones
Nodo 1
Nodo 2
Valor

Resolver el problema

Datos del problema

Número de nodos:
Número de repeticiones:
Conexiones:
Salida
Falta un componente de la conexión
Los parámetros introducidos en el problema no son correctos o completos.

Por favor, asegúrese de que el número de nodos y de repeticiones es mayor de 0, y de que existen conexiones.