Exact and kernelization algorithms for Closet String

In this paper we address CLOSEST STRING problem that arises in web searching, coding theory and computational molecular biology. To solve it is to find a string that minimizes the maximum Hamming distance from a given set of strings. CLOSEST STRING is an NP-hard problem. This paper proposes two line...

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Published in:Selecciones matemáticas : revista científica del Departamento Académico de Matemáticas Vol. 7; no. 2; pp. 257 - 266
Main Author: Latorre, Omar
Format: Journal Article
Language:English
Published: Universidad Nacional de Trujillo 30.12.2020
Subjects:
Algoritmo de parámetro fijo
Algoritmo exacto
Closest String Problem
Combinatorial Optimization
Exact Algorithm
Fixed Parameter Algorithm
Kernelización
Kernelization
Optimización combinatoria
Problema de la subsecuencia de caracteres más próxima
ISSN:2411-1783, 2411-1783
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Abstract In this paper we address CLOSEST STRING problem that arises in web searching, coding theory and computational molecular biology. To solve it is to find a string that minimizes the maximum Hamming distance from a given set of strings. CLOSEST STRING is an NP-hard problem. This paper proposes two linear-time algorithms, one for the general case, a kernelization algorithm, and the other for three-strings, a linear-time algorithm called Minimization First Algorithm (MFA). A formal proof of the correctness and the computational complexity of the proposed algorithms are given. En este artículo abordamos el problema de la subsecuencia de caracteres más próxima que surge en la búsqueda web, la teoría de la codificación y la biología molecular computacional. Para resolverlo debe se encontrar una subsecuencia de caracteres que minimice la distancia de Hamming máxima de un conjunto dado de subsecuencias, dicho problema está en NP-hard. Este artículo propone dos algoritmos de tiempo lineal, uno para el caso general, un algoritmo de kernelización, y el otro para tres subsecuencias de caracteres, un algoritmo de tiempo lineal llamado Algoritmo de la primera minimización (MFA). Se expresa una prueba formal para verificar la corrección y complejidad computacional de los algoritmos propuestos.
AbstractList In this paper we address CLOSEST STRING problem that arises in web searching, coding theory and computational molecular biology. To solve it is to find a string that minimizes the maximum Hamming distance from a given set of strings. CLOSEST STRING is an NP-hard problem. This paper proposes two linear-time algorithms, one for the general case, a kernelization algorithm, and the other for three-strings, a linear-time algorithm called Minimization First Algorithm (MFA). A formal proof of the correctness and the computational complexity of the proposed algorithms are given.
In this paper we address CLOSEST STRING problem that arises in web searching, coding theory and computational molecular biology. To solve it is to find a string that minimizes the maximum Hamming distance from a given set of strings. CLOSEST STRING is an NP-hard problem. This paper proposes two linear-time algorithms, one for the general case, a kernelization algorithm, and the other for three-strings, a linear-time algorithm called Minimization First Algorithm (MFA). A formal proof of the correctness and the computational complexity of the proposed algorithms are given. En este artículo abordamos el problema de la subsecuencia de caracteres más próxima que surge en la búsqueda web, la teoría de la codificación y la biología molecular computacional. Para resolverlo debe se encontrar una subsecuencia de caracteres que minimice la distancia de Hamming máxima de un conjunto dado de subsecuencias, dicho problema está en NP-hard. Este artículo propone dos algoritmos de tiempo lineal, uno para el caso general, un algoritmo de kernelización, y el otro para tres subsecuencias de caracteres, un algoritmo de tiempo lineal llamado Algoritmo de la primera minimización (MFA). Se expresa una prueba formal para verificar la corrección y complejidad computacional de los algoritmos propuestos.
Author Latorre, Omar
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Copyright LICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. Por tanto, cualquier acto de reproducción, distribución, comunicación pública y/o transformación total o parcial requiere el consentimiento expreso y escrito de aquéllos. Cualquier enlace al texto completo de estos documentos deberá hacerse a través de la URL oficial de éstos en Dialnet. Más información: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI | INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS STATEMENT: Full text documents hosted by Dialnet are protected by copyright and/or related rights. This digital object is accessible without charge, but its use is subject to the licensing conditions set by its authors or editors. Unless expressly stated otherwise in the licensing conditions, you are free to linking, browsing, printing and making a copy for your own personal purposes. All other acts of reproduction and communication to the public are subject to the licensing conditions expressed by editors and authors and require consent from them. Any link to this document should be made using its official URL in Dialnet. More info: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI
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