Evolutionary algorithm is one of the heuristic algorithms and it has good performance for vertex coloring problem. However, the theoretical foundation of this algorithm is infancy so theoretical analyses are needed. In this thesis, we introduce an iterated local search, one of evolutionary algorithms, which consists of Grundy local search and some mutation operator. And we give theoretical proof that iterated local search can find near-optimal coloring for many graph classes in polynomial expected time.
그래프 색칠 문제에서 휴리스틱 알고리즘의 일종인 진화 알고리즘은 하나 혹은 여러 개의 해를 가지고 여러 연산들을 통해 최적의 해를 찾아 가는 알고리즘으로서 좋은 성능을 보이는 장점이 있지만 이론적인 뒷받침이 부족하다는 약점을 가지고 있다. 본 논문에서는 진화 알고리즘의 한 종류로서 Grundy 로컬 검색과 특정한 mutation 연산으로 이루어져 있는 반복적 로컬 검색 알고리즘을 제시하고 이 알고리즘이 여러 그래프들에 대해서 다항식의 기대 시간 안에 최적에 가까운 해를 준다는 것을 보인다.
