I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   15 ,   No .   5 ,  Octo b er   20 25 ,   p p .   4 7 1 4 ~ 4 7 2 2   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijece. v 15 i 5 . pp 4 7 1 4 - 4 7 2 2           4714       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   Influence  of  the  g ra ph density  on  appro x ima te  alg o rithms    for the  gra ph vert ex  colo ring  p ro blem       Velin K ra lev ,   Ra do s la v a   K r a lev a   De p a rtme n t  o f  In fo rm a ti c s,  S o u t h - Wes t  Un iv e rsit y   “ Ne o fit   Ril s k i ” ,   Blag o e v g ra d ,   Bu l g a ria       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   1 4 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Ap r   1 4 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   J u l 3 ,   2 0 2 5       Th is  re se a rc h   e x p l o re s  two   h e u ris ti c   a lg o rit h m s  d e sig n e d   t o   e fficie n tl y   s o lv e   th e   g ra p h   c o lo ri n g   p r o b lem .   Th e   imp lem e n tatio n   c o d e s  fo r  b o t h   a lg o rit h m s  a re   p ro v i d e d   fo r  b e tt e r  u n d e r sta n d in g   a n d   p ra c ti c a l  a p p li c a t io n .   Th e   e x p e rime n tal  m e th o d o lo g y   is  th o ro u g h ly   d isc u ss e d   to   e n su re   c l a rit y   a n d   re p ro d u c ib il it y .   Th e   e x e c u ti o n   ti m e s  o f  th e   a lg o rit h m s  we re   m e a su re d   b y   ru n n in g   t h e   tes t  a p p li c a ti o n s  six   ti m e s  fo r  e a c h   a n a ly z e d   g ra p h .   T h e   re su lt s  in d ica te  th a t  th e   first  a lg o rit h m   g e n e ra ll y   p ro d u c e d   b e tt e r  so l u ti o n s  th a n   th e   se c o n d .   In   o n ly   two   i n sta n c e s  d id   th e   first  a l g o r it h m   p ro d u c e   so l u ti o n s  c o m p a ra b le  to   th o se   o f  th e   se c o n d .   Th e   re su lt s  re v e a l  a n o th e r   tr e n d :  a s  t h e   g ra p h   d e n sity   e x c e e d s  8 5 % ,   t h e   n u m b e r  o f  re q u ire d   c o lo rs   in c re a se s   sig n ifi c a n t ly   fo r  b o t h   a lg o rit h m s .   Ho we v e r,   e v e n   a t  a   d e n sity   o f   9 5 % ,   th e   n u m b e r  o f  c o lo rs  re q u ired   to   c o l o r  t h e   g ra p h ' s  v e rti c e s  d o e s  n o t  e x c e e d   h a lf   th e   to tal  n u m b e r  o f  v e rti c e s.  As   th e   g ra p h   d e n sit y   in c re a se s  fro m   9 5 %   to   1 0 0 % ,   t h e   n u m b e r   o f   c o l o rs  re q u ired   to   c o l o r  th e   g ra p h   r ise s  sig n i fica n tl y .   Ho we v e r,   wh e n   t h e   g ra p h   d e n si ty   e x c e e d s  9 7 % ,   b o th   a lg o rit h m s  p ro d u c e   id e n ti c a l  so l u ti o n s.   K ey w o r d s :   C h r o m atic  n u m b er   Gr ap h   co lo r in g   Gr ap h   d e n s ity   Gr ap h   th eo r y   Gr ee d y   alg o r ith m   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Velin   Kr alev     Dep ar tm en t o f   I n f o r m atics,  Facu lty   o f   Ma th e m atics a n d   Natu r al  Scien ce ,   So u th - W est Un i v er s ity   6 6   I v a n   Mic h ailo v   s tr . ,   2 7 0 0   B lag o ev g r ad ,   B u lg ar ia   E m ail:  v elin _ k r alev @ s wu . b g       1.   I NT RO D UCT I O N   I n f o r m ally ,   t h e  lab elin g   ( o r   co lo r in g )   o f   a   g r a p h ' s   v er tices  ca n   b e   d escr ib e d   as   ass ig n in g   ea ch   v e r tex   a  s p ec if ic  lab el  ( o r   co lo r ) .   T h e  g o al  o f   th is   p r o ce s s   is   to   ass ig n   lab els  ( co lo r s )   s u ch   th at  n o   two   ad jace n t   v er tices  s h ar e  th e  s am e  lab el  ( co lo r ) .   T h e  la b els  ( o r   c o lo r s )   ass ig n ed   to   th e   v er tices  ar e  e lem en ts   o f   a  f i n ite   s et,   with   ea ch   v er tex   r ec ei v in g   ex ac tly   o n e  o f   th ese  elem e n ts .   A  co llectio n   o f   v er tices  ass ig n ed   th e  s am e  lab el   ( co lo r )   is   k n o wn   as  a   ch r o m at ic  ( o r   co lo r )   class .   I f   c - n u m b e r   s ets  ar e  f o r m ed ,   i.e . ,   class es  ca n   d ef i n e  a  g r ap h   as  c - co lo r ab le.   Natu r al  n u m b er s   f r o m   1   t h r o u g h   c   ar e   u s u a lly   u s ed   to   d en o te  th ese  c h r o m atic  class es.  Fo r   a  g r ap h   co lo r in g   to   b e  v alid ,   e v er y   p air   o f   ad jace n t  v er tice s   ( i.e . ,   v er tices  co n n ec ted   b y   an   ed g e)   m u s t  b e  ass ig n ed   d if f er en t  lab els  ( co l o r s ) .   Fo r m ally   an d   i n   g en er al ,   it  ca n   b e  d ef in ed   th at  wh e n   a  g r ap h   is   co lo r ed   ac ce p tab ly   ( co r r ec tly )   f o r   ex a m p le  with   c   co lo r s ,   th en   it  is   c - co lo r ab le.   An   ac ce p tab le  c o lo r in g   o f   a  g r a p h   alwa y s   ex is ts .   I f   a  g r ap h   h as  n   v er tices,  ea ch   v e r tex   ca n   b e  ass ig n ed   a  u n iq u e   co lo r ,   r e s u ltin g   in   ex ac tly   n   ch r o m atic  class es.  T h is   will  ce r tain ly   b e   an   ac ce p tab le  lab e lin g   ( o r   co l o r in g )   o f   th e   g iv e n   g r a p h .   W ith   th is   co lo r in g   s ch em e,   n o   two   v e r tices  will  s h ar e  th e  s am e  lab el  ( o r   co lo r ) ,   r e g ar d less   o f   wh eth er   t h ey   ar e   co n n ec ted   b y   a n   ed g e   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   T h e  s m allest  p o s s ib le  n u m b er   o f   ch r o m atic  class es  in   wh ich   th e  v e r tices  o f   a  g i v en   g r a p h   ca n   b e   d is tr ib u ted   is   ca lled   th e  o p tima l  co lo r in g   o f  t h e  g r a p h   an d   i s   d en o ted   b y   χ( G) .   I f   a  g r ap h   i s   n o t  co m p lete  th e n   χ( G)   is   ce r tain ly   less   th an   th e   n u m b er   o f   v er tices  o f   th e  g i v en   g r a p h ,   i.e . ,   χ( G)   <  n .   I f   it   is   f o u n d   th at  f o r   a   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         I n flu en ce   o f th e  g r a p h   d e n s ity  o n   a p p r o xima te  a lg o r ith ms fo r   …   ( V elin   K r a lev )   4715   g r ap h   G,   χ( G) = c ,   th en   th is   g r ap h   is   c - ch r o m atic.   T h e  co r r e ct  ( ac ce p tab le)   c o lo r in g   o f   a  c - co lo r   g r ap h   is   th e   g r o u p in g   o f   th e  v er tices  o f   th at  g r ap h   i n to   c   s ets,  th e  v er ti ce s   in   ea ch   o f   th ese  s ets  b ein g   u n r elate d   to   ea ch   o th er   b u t   m ay   b e   ( an d   u s u ally   ar e)   co n n ec ted   v e r tices  o f   d if f er en t  s ets.  I f   g r ap h   G'   is   a  s u b g r ap h   o f   a   g r a p h   G,   th en   an y   ac ce p tab le  co lo r in g   o f   th e  g r ap h   G  will  also   b e  a n   ac ce p tab le  co lo r in g   o f   th e  g r ap h   G' .   Mo r eo v er ,   th e  ch r o m atic  in d ex   o f   a  g r ap h   G'   is   le s s   th an   o r   at  m o s t e q u a l to   th e  ch r o m atic  in d e x   o f   a   g r ap h   G  [ 3 ] ,   [ 4 ] .   T h e  p r o b lem   o f   lab elin g   ( co lo r in g )   v er tices  ( in   th e  f ield   o f   g r ap h   th e o r y )   is   an   NP - h ar d   p r o b lem   [ 5 ]   an d   is   s till   ac tiv ely   s tu d ied   [ 6 ] – [ 9 ] .   Var io u s   ap p r o ac h es,  m eth o d s ,   an d   alg o r ith m s   f o r   s o lv in g   th is   p r o b lem   co n tin u e  to   b e  ac tiv ely   r esear ch ed   in   s cien tific   liter atu r e.   F o r   in s tan ce ,   th e  m ax im al  in d e p en d en t  s et  f o r   th e   v er tex - co l o r in g   p r o b lem   o n   p lan ar   g r ap h s   [ 1 0 ] ,   t h e  a d jace n t  v er te x - d is tin g u is h in g   ed g e   co lo r i n g   [ 1 1 ] ,   t h e   r ain b o w  v er tex   c o lo r in g   p r o b lem   [ 1 2 ] ,   a n d   m a n y   o th er s .   Dif f er en t  m eth o d s   o f   th e  p r o b lem   u s e  v a r io u s   alg o r ith m s   [ 1 3 ] ,   [ 1 4 ] ,   ap p r o a ch es  [ 1 5 ] – [ 1 7 ]   a n d   tech n iq u e s   [ 1 8 ] ,   [ 1 9 ] .   Oth er   m et h o d s   ar e  u s ed   t o   f in d   a   s o lu tio n   to   s u ch   p r o b lem s   in   t h e  f ield   o f   g r ap h   th eo r y   [ 2 0 ] .   Ma n y   o th er   m o r e  d etailed   an d   in - d ep th   an aly ze s   o f   th is   p r o b lem   ar e  d is cu s s ed   in   [ 2 1 ] – [ 2 3 ] .   An y   co m p lete  g r ap h   th at  d o es n o t c o n tain   p ar allel  ed g es a n d   lo o p s   ca n   b e  co l o r ed   with   ex a ctly   | V |   o f   n u m b er   o f   co lo r s ,   wh er e   | V|   i s   th e  n u m b er   o f   v er tices  in   th i s   g r ap h .   T h is   is   b ec a u s e  in   ev er y   co m p lete  g r ap h   f o r   ev e r y   p air   o f   v e r tices  th er e  is   an   ed g e  th at  co n n ec ts   th e s e  v er tices.  Als o ,   in   ev er y   co m p lete  g r ap h ,   ev er y   v er tex   is   c o n n ec te d   ( b y   an   ed g e)   to   ev e r y   o th er   v er te x .   T h e r ef o r e,   th e   ch r o m atic  in d ex   o f   an y   c o m p lete  g r ap h   is   eq u al  to   th e  n u m b er   o f   v er ti ce s   in   th at  g r ap h .   B ec au s e  o f   t h is   s tatem en t,  it  ca n   b e  co n clu d ed   th at  if   a  g r ap h   h as  its   co m p lete  s u b g r ap h ,   th en   th e  ch r o m atic  in d e x   o f   th i s   g r ap h   will  b e  at  least  eq u al   ( o r   g r ea ter )   to   th e   n u m b er   o f   v er tices  th at  f o r m   th e  co m p lete  s u b g r ap h   in   th e  g iv en   g r a p h .   I t  is   also   k n o wn   th at  in   ea ch   g r ap h   th at  h as  its   co m p lete  s u b g r ap h ,   it  is   p o s s ib le  f o r   th e   ch r o m at ic  in d ex   o f   th is   g r a p h   t o   b e  g r ea ter   ( b u t  n o t  less )   th an   th e  n u m b er   o f   v er tices f o r m in g   th e  c o m p lete  s u b g r ap h   [ 2 4 ] .   I n   th is   p ap e r ,   s o m e  r esu lts   o b tain ed   af ter   th e  ex ec u tio n   o f   two   m o d if ied   v e r s io n s   o f   t h e  g r ee d y   alg o r ith m   u s ed   to   s o lv e  t h e   p r o b lem   o f   lab elin g   ( co lo r i n g )   th e  v e r tices  o f   a  g r ap h   –   Gr ee d y   co l o r in g   alg o r ith m   ( GC A)   [ 2 5 ]   ar e  p r e s en ted   an d   an aly ze d .   T h e  f ir s t  v er s io n   o f   th e  g r ee d y   alg o r it h m   is   clas s ical  an d   th e  in itial  ar r an g e m en t  o f   th e  v er tices  d o es  n o t  c h an g e   wh en   it  is   ex ec u ted .   W ith   th is   m o d if icatio n ,   th e   v er tices  ar e  lab eled   ( co lo r e d )   in   th e  o r d er   in   wh ic h   th ey   wer e  ad d ed   to   th e  g r ap h   -   i.e . ,   b y   in d e x   ( g r ee d y   co lo r in g   alg o r ith m   b ased   o n   t h e  in d ex   o r d er in g   –   GC - I DX) .   T h e  s ec o n d   v a r ian t  o f   th e  g r ee d y   alg o r ith m   is   im p lem en ted   as  th e  in itial  o r d er   o f   th e  v e r tices  is   ch an g ed ,   b u t  in   a  r an d o m   ar r an g em e n t  way ,   i.e .   a  r an d o m   ar r an g em e n t  o f   v er tices  is   g en er ated ,   o n e  f r o m   all  p o s s ib le  o n es  ( wh ich   ar e  ex ac tly   n ! ) .   Af ter   th is   s tep ,   th e   v er tices  o f   th e   g r a p h   ar e   lab eled   ( co lo r ed )   ac c o r d i n g   to   t h e  g en e r ated   o r d er   o f   v er tice s   –   i.e . ,   r a n d o m ly   ( g r ee d y   c o lo r in g   alg o r ith m   b a s ed   o n   th e   r an d o m   o r d er in g   -   GC - R ND) .   B o th   v ar ian ts   o f   th e  g r ee d y   alg o r ith m   ar e  ap p r o x im ate,   an d   th u s ,   it   is   n o t  g u ar a n teed   th at  eith er   m o d if icatio n   will  f in d   th e  o p tim al  s o lu tio n   f o r   lab elin g   ( c o lo r in g )   th e   g r a p h ' s   v er tices  u s in g   th e   f ewe s t  l ab els  ( co lo r s )   p o s s ib le.   W h e n   s o lv in g   NP - h ar d   p r o b lem s   with   lar g e  in p u t  d at a,   o n ly   ap p r o x im ate  alg o r ith m s   ca n   b e  u s ed ,   s in ce   th ey   ca n   g en e r ate  at  least  a  clo s e  to   th e  o p tim al  s o lu tio n   an d   at  an   ac ce p tab le  tim e,   f o r   ex am p le  in   th e   o r d er   o f   s ec o n d s   to   f ew  m in u tes.   Oth er   alg o r ith m s   f o r   s o lv in g   s p ec if ic  v ar ian ts   o f   th e  g r ap h   v er tex   lab elin g   ( co l o r in g )   p r o b l em   ar e  also   k n o w n   an d   d is cu s s ed   in   o th e r   p u b lica tio n s   [ 2 6 ] ,   [ 2 7 ] .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h is   s ec tio n   s h o ws   an d   d is cu s s es  th e  s o u r ce   co d es  o f   b o th   alg o r ith m s   GC - I DX  an d   GC - R ND   alg o r ith m s .   B o th   alg o r ith m s   a r e  ap p r o x im ate   an d   s o lv e   th e   g r ap h   v er te x   c o lo r in g   p r o b lem   ap p r o x im ately .   Fo r   b o th   alg o r ith m s   –   GC - I DX  an d   GC - R ND,   s o m e  p ar am eter s ,   d y n a m ic  ar r a y s   an d   m atr ices n ee d   to   b e  d ec lar ed   in   ad v an ce .   T h ey   ar e  p r esen ted   in   Fig u r e  1 .       01   var   02   │   NumberOfVertices: Integer;   03   │   ArrayOfColors:  array   of   TColor;   04   │   MinimalColors, RandomCount: Integer;   05   │   BestMinimalColors, BestIteration: Integer;   06   │   AdjacencyMatrix:  array   of   array   of   Integer;     Fig u r e  1 .   So u r ce   co d e  o f   p r eli m in ar y   d ec la r atio n s       T h e  N u mb erOfVe r tices   p ar a m eter   s to r es  th e  n u m b e r   o f   v er tices  in   th e  g r ap h .   T h e  A r r a yOfCo lo r s   ar r ay   is   u s ed   b y   b o th   alg o r ith m s .   E ac h   item   o f   th is   d y n am i c  s tr u ctu r e  co n tain s   an   item   o f   ty p e  TC o lo r   with   wh ich   th e  g iv en   v er tex   o f   th e   g r ap h   is   co lo r ed .   B o th   alg o r i th m s   ( C G - I DX  an d   C G - R ND )   ch an g e  th e  v alu es   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   5 ,  Octo b e r   20 25 :   4 7 1 4 - 4 7 2 2   4716   o f   th ese  item s .   T h e  Min ima l C o lo r s   p ar am eter   is   ag g r eg at ed   an d   is   u s ed   b y   t h e  alg o r it h m s   in   th e   s o lu tio n   s ea r ch   lo o p .   E ac h   g r ap h   is   r e p r esen ted   b y   an   ad jace n cy   m atr ix   ( lin e  6 ) ,   wh ich   is   u s ed   b y   b o t h   alg o r ith m s .   E ac h   item   [ u ,  v ]   o f   th e  m atr i x   s h o ws wh eth er   v er tices with   in d ices u   an d   v   ar e   ad jace n t o r   n o t.   T h e  Greed yCo lo r in g I DX   p r o c ed u r e   im p lem en ts   th e   f ir s t  a p p r o x im ate  m eth o d   f o r   lab elin g   ( co lo r in g )   g r ap h   v er tices.  T h e  s o u r ce   c o d e  o f   th is   p r o ce d u r e  is   s h o wn   in   Fig u r e  2 .   T h is   p r o ce d u r e  also   u s es  s o m e   ad d itio n al  p ar a m eter s   –   C u r r en tC o lo r ,  V ,  V ertex   an d   A cc ep t a b leS o lu tio n .   T h e   C u r r en tC o l o r   p ar am eter   h o ld s   th e  n u m b e r   o f   o n e  o f   th e  c o lo r s   u s ed .   Par am eter   V   is   u s ed   wh en   iter atin g   th e  a d ja ce n cy   m atr ix   wh e n   s ea r ch in g   f o r   th e  n eig h b o r s   o f   th e  g i v en   v er tex .   T h e  A cc ep ta b leS o l u tio n   p a r am eter   in d icate s   wh eth er   th e   g iv en   v e r tex   h as b ee n   s u cc ess f u lly   co lo r e d   with   an y   o f   t h e  av ailab le  co lo r s .       01   procedure  GreedyColoringIDX;   02   begin   03   │   var   AcceptableSolution: Boolean := False;   04   │   var   V := 0;  var   Vertex := 0;  var   CurrentColor := 0;   05   │   MinimalColors := 0;   06   │   for   Vertex := 1  to   NumberOfVertices  do   07   │   begin   08   │   │   CurrentColor := 0;   09   │   │   while   not   AcceptableSolution  do   10   │   │   begin   11   │   │   │   CurrentColor := CurrentColor + 1;   12   │   │   │   AcceptableSolution := True;   13   │   │   │   for   V := 1  to   NumberOfVertices  do   14   │   │   │   begin   15   │   │   │   │   if   ((AdjacencyMatrix[Vertex][V] > 0)  and   16   │   │   │   │       (ArrayOfColors[V] = CurrentColor))  then   17   │   │   │   │   begin   18   │   │   │   │   │   AcceptableSolution := False;   19   │   │   │   │   │   Break;   20   │   │   │   │   end ;   21   │   │   │   end ;   22   │   │   end ;   23   │   │   ArrayOfColors[ Vertex] := CurrentColor;   24   │   │   if   (MinimalColors < CurrentColor)  then   25   │   │     MinimalColors := CurrentColor;   26   │   end ;   27   end ;     Fig u r e  2 .   So u r ce   co d e  o f   th e  Greed yCo lo r in g I DX   p r o ce d u r e       T h e  p ar am eter s   Min ima lC o lo r s ,  V ,  V ertex   an d   C u r r en tC o l o r   ar e  s et  to   0   in   th e  b eg in n i n g   o f   th e   Greed yCo lo r in g I DX   p r o ce d u r e  ( r o ws  4   an d   5 ) .   T h e  p r o ce d u r e  ch ec k s   wh ich   o f   th e  cu r r en t   co lo r s   ca n   b e  u s ed   to   co lo r   th e  g iv en   v er tex   ( th r o u g h   a  f o r - lo o p   s tar ted   o n   r o w  6 ) .   Fin d i n g   th e   co lo r   with   t h e  s m allest  p o s s ib le  in d ex   to   b e  u s ed   f o r   co l o r in g   i s   r ea lized   b y   a  wh ile - lo o p   ( r o ws  0 9   -   2 2 ) .   J u s t  b ef o r e  t h e  ex ec u tio n   o f   th e  lo o p ,   th e  C u r r en t C o lo r   p ar am eter   is   s et  to   0   ( r o w  0 8 ) .   I n   lin e  1 1 ,   th e  C u r r en tC o lo r   p ar am eter   is   in cr em en ted   b y   1 ,   wh ich   m ea n s   th at  o n   th e   f ir s t  iter atio n   o f   th e   lo o p ,   th is   p ar am eter   will  b e  s et  to   1 .   T h r o u g h   th e   fo r   l o o p   ( ex ec u ted   b etwe en   r o ws  1 1 - 2 1 ) ,   it  is   ch ec k ed   w h eth er   a n y   o f   t h e  n eig h b o r in g   ( ad jac en t)   v er tices  o f   th e   cu r r en t   v er tex   ( p a r am eter   V ertex )   is   n o t   alr ea d y   co lo r ed   with   th e   co lo r   C u r r en tC o lo r .   I f   t h is   is   n o t  th e   ca s e,   th en   th e  cu r r en t  v er tex   is   co lo r ed   with   C u r r en tC o lo r .   T h e  ex ec u tio n   o f   th e   fo r   lo o p   ca n   b e  p r em atu r el y   ter m in ated   if   a  v e r tex   wh ich   i s   ad jace n t  to   t h e  cu r r en t  o n e  an d   is   alr ea d y   co l o r ed   with   t h e  C u r r en tC o lo r   is   f o u n d .   I f   th is   h ap p e n s ,   th e  A cc ep ta b leS o l u tio n   p ar a m eter   is   s et  to   F a ls e   b ef o r e  th e  lo o p   is   ter m in ated .   I n   th is   s itu atio n ,   th e  co lo r in g   o f   th e  c u r r en t v e r tex   with   th e  C u r r en tC o lo r   is   im p o s s ib le,   an d   th e  p r o ce d u r e  ex ec u tes a   n ew  iter atio n   o f   th e  w h ile   lo o p   an d   in cr ea s in g   t h e  in d e x   o f   th e  cu r r e n t  co lo r   b y   1   ( r o w  1 1 ) .   E x ec u ti o n   o f   th e   w h ile   lo o p   ( r o ws  0 9   -   2 2 )   c o n t in u es  u n til  an   ac ce p ta b le  ( p o s s ib le)   co lo r   is   f o u n d   f o r   th e  cu r r en t  v er tex .   I n   t h is   ca s e,   th e  p ar am eter   A cc ep ta b l eS o lu tio n   will  b e  s et  to   Tr u e   ( o n   r o w  1 2   b ef o r e  s tar tin g   th e  f o r   lo o p ) .   T h e  v al u e   o f   th e  C u r r en tC o lo r   p ar am eter   is   s to r ed   in   th e  ar r ay   A r r a yOfCo lo r s   in   th e  item   a s s o ciate d   with   th e  p ar am eter   V ertex   ( r o w  2 3 ) .   T h e   v alu e  o f   th e  C u r r en tC o lo r   p ar am eter   is   co p ied   to   th e   Min ima lC o lo r s   p ar am eter   o n ly   if   th e  v alu e  o f   th e  C u r r en tC o lo r   p ar am eter   is   g r ea ter   t h an   th e   v alu e  o f   th e  Min ima lC o lo r s   p ar am eter .   W h en   th e  v alu e   o f   th e   Min ima lC o lo r s   p ar am eter   is   in c r e ased   b y   o n e,   it   m ea n s   t h at  th e  av ailab le   co lo r s   ar e  n o t  e n o u g h   to   co l o r   th e  cu r r en t  v e r tex   an d   a  n ew  co lo r   n ee d s   to   b e  a d d ed ,   wh ich   is   d o n e  b y   in cr ea s in g   b y   o n e  th e  v alu e  o f   th e  Min ima lC o lo r s   p ar am eter .   T h e  ex ec u tio n   o f   th e  fo r   lo o p   ( lin es  0 6   –   2 6 )   en d s   o n ly   wh en   all  th e  v er tic es  in   th e  g r ap h   ar e  co lo r e d ,   a n d   in   s u ch   a  way   th at  n o   p air   o f   ad jace n t  v er tices  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         I n flu en ce   o f th e  g r a p h   d e n s ity  o n   a p p r o xima te  a lg o r ith ms fo r   …   ( V elin   K r a lev )   4717   ar e  co lo r ed   with   th e  s am e  co lo r .   Af ter   th e  ex ec u tio n   o f   th e  Greed yCo lo r in g I DX   p r o ce d u r e,   th e   Min ima lC o lo r s   p ar am eter   s to r es  th e  m in im u m   n u m b er   o f   c o lo r s   n ee d e d   to   co lo r   th e  g i v e n   g r a p h ,   ac c o r d i n g   to   th e  im p lem en tatio n   o f   th e  a lg o r ith m   co n s tr u cted   in   t h is   way .   T h e  Greed yCo lo r in g R N D   p r o ce d u r e  im p lem en ts   th e  s ec o n d   ap p r o x im ate  m eth o d   f o r   co l o r in g   g r ap h   v er tices.  T h e  s o u r ce   c o d e  o f   th is   p r o ce d u r e   is   s h o wn   in   Fig u r e  3 .   T h is   p r o ce d u r e   also   u s es  s o m e  ad d itio n al   p ar am eter s   –   B estM in ima lC o l o r s ,  B estItera tio n   an d   R a n d o mC o u n t .   T h e  B estM in ima lC o l o r s   p ar am eter   h o ld s   th e  m in im al  n u m b er   o f   c o lo r s   n ee d ed   to   co lo r   th e  g r ap h   v er t ices.  T h is   p ar am eter   h as  a  d if f er en t  p u r p o s e  th a n   th e  Min ima lC o lo r s   p ar am eter ,   wh ich   co n tain s   th e  m in im u m   n u m b e r   o f   co l o r s   r eq u ir e d   wh en   r u n n in g   th e   cu r r en t  Greed yCo lo r in g I DX   p r o ce d u r e.   I n   c o n tr ast  to   th i s   p ar am eter ,   th e   B estM in ima lC o lo r s   p ar am eter   co n tain s   th e  m in im u m   n u m b er   o f   co l o r s   to   co lo r   th e  g r a p h   af ter   e x ec u tin g   s ev e r al  Greed yCo lo r in g I DX   p r o ce d u r es.  I n   co n tr ast  to   th is   p ar am eter ,   th e  B estM in ima lC o lo r s   p ar am eter   co n tain s   th e  m in im u m   n u m b er   o f   co lo r s   to   co lo r   th e   g r a p h   af ter   r u n n in g   th e   Greed yCo lo r in g I DX   p r o ce d u r e   s ev er al  tim es.   T h e  n u m b er   o f   th ese   ca lls   i s   d eter m in ed   b y   th e  R a n d o mC o u n t   p ar am eter ,   wh i ch   is   in itialized   wh en   th e  G r ee d yCo lo r in g R N D   p r o ce d u r e  is   s tar ted .   Acc o r d i n g ly ,   th e  B estItera tio n   p ar a m eter   s to r es  wh ich   ca ll  th e  Greed yCo lo r in g I DX   p r o ce d u r e  f o u n d   th e  b est s o lu t io n ,   in f o r m atio n   ab o u t w h ich   i s   s to r ed   in   th e  B estM in ima lC o lo r s   p ar am eter .   T h e  ess en ce   o f   th e   Greed yCo lo r in g R N D  p r o ce d u r e   co n s is ts   in   th e  s u cc ess iv e  g e n er atio n   o f   d if f e r en t   ( r an d o m )   p e r m u tatio n s   o f   th e   v er tices  o f   th e  g r a p h ,   b ased   o n   wh ich ,   in   t h e  n ex t  s tep ,   th ese  v er tices  will  b e   co lo r ed   ac co r d in g   to   th is   o r d er   b y   th e  Greed yCo lo r in g I DX   p r o ce d u r e.   T h e  r a n d o m   o r d er   o f   th e  v er tices  is   g en er ated   b y   th e  f o r   lo o p   ( lin e s   0 7   –   1 2 ) ,   s tar tin g   f r o m   t h e  la s t v er tex   f o r   w h ich   a  n ew  in d e x   o f   a n o th er   v er tex   is   ch o s en   ( r an d o m ly )   with   w h ich   th e  cu r r en t  o n e  is   ex ch a n g ed   ( lin e   1 1 ) .   I n   t h e  n ex t  s t ep ,   a  n ew  ( r an d o m )   in d ex   is   ch o s en   f o r   th e  p en u lt im ate  v er tex ,   w h ich   is   ex ch a n g ed   with   s o m e  v er tex   f r o m   th o s e  b ef o r e   it.  T h is   p r o ce s s   is   r ep ea te d   u n til  all  v er tices  u p   to   th e  f ir s t  h a v e  b ee n   r an d o m ly   s wap p ed .   Af t er   th e   n ew   o r d e r   is   g en er ated ,   th e   p r o ce d u r e   Greed yCo lo r in g I DX   is   ca lled ,   w h ich   co l o r s   th e   v er tices  o f   th e  g r ap h   i n   th e   th u s   g en er ated   s u b o r d er .   W h en   th e  Greed yCo lo r in g I DX   p r o ce d u r e  is   ex ec u ted ,   th e  n u m b er   o f   co lo r s   n ee d e d   to   co lo r   all  v er tices  o f   th e   g r ap h   is   ca lcu lated .   T h is   co u n t  is   s to r ed   in   th e  Min ima lC o lo r s   p ar am eter ,   wh ich   is   co m p ar ed   to   th e  b est s o lu tio n   f o u n d   f r o m   a  p r e v io u s   iter atio n   o f   th e  alg o r ith m .   I f   th e  cu r r e n t so lu tio n   is   b etter   ( i.e .   th e  Min ima lC o lo r s   p ar a m eter   h as  a  s m aller   v alu e  t h an   th e  B estM in ima lC o lo r s   p ar am eter )   th en   th e   cu r r en t   s o lu tio n   is   s to r ed   as   th e  b est  f o u n d   s o   f a r .   Acc o r d in g l y ,   th e   B estItera tio n   p ar am eter   s to r es  th e   iter atio n   at  wh ich   th is   ( b est)  s o lu tio n   was f o u n d .       01   procedure  GreedyColoringRND;   02   begin   03   │   BestMinimalColors := MaxInt;  RandomCount := 100;   04   │   BestIteration := 0;   05   │   for var   Iteration := 1  to   RandomCount  do   06   │   begin   07   │   │   for var   V := NumberOfVertices  downto   1  do   08   │   │   begin   09   │   │   │   var   I := V;   10   │   │   │   var   J := Random(V) + 1;   11   │   │   │   var   T : = I; I := J; J := T;  // Swap vertices I and J   12   │   │   end ;   13   │   │   GreedyColoringIDX();   14   │   │   if   MinimalColors < BestMinimalColors  then   15   │   │   begin   16   │   │   │   BestMinimalColors := MinimalColors;   17   │   │   │   BestIteration := Iteration;   18   │   │   end ;   19   │   end ;   20   end ;     Fig u r e  3 .   So u r ce   co d e  o f   th e  Greed yCo lo r in g R N D   p r o ce d u r e       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   T h e  r esu lts   o f   th e   ex p e r im en t  will  b e  p r esen ted .   An   an aly s is   b etwe en   th e  two   ap p r o x im ate   m eth o d s   will  also   b e  p r esen te d   in   ter m s   o f   th e   n u m b er   o f   m in im u m   co lo r s   r eq u ir ed   to   c o lo r   th e  te s t  g r ap h s ,   as  well  as   th e  r u n n in g   tim e  o f   th e   alg o r ith m s .   Fo r   th is   s tu d y ,   2 4   g r a p h s   with   1 0 0 0   v e r tices  an d   d if f er en t  n u m b er s   o f   ed g es  wer e  cr ea ted .   T h ese  g r ap h s   ar e  u n d ir ec ted   a n d   co n tain   n o   m u lti - ed g es  ( p ar allel   ed g es  o r   m u ltip le   ed g es)  o r   lo o p s .   T h e  n u m b er   o f   ed g es  is   d eter m in ed   b y   th e   g r ap h   d en s ity   ( in   p er ce n tag e)   th at  is   s et  f o r   ea ch   g r ap h .   T h is   p ar am eter   r a n g es   f r o m   5   to   9 5   f o r   g r a p h s   G1   –   G1 9   an d   c h an g es  in   5   p er c en t  in cr em en ts .   Fo r   g r ap h s   G2 0   –   G2 4   th is   p ar am e ter   r an g es f r o m   9 6   to   1 0 0   a n d   ch an g es in   1   p er ce n t in cr em en ts .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   5 ,  Octo b e r   20 25 :   4 7 1 4 - 4 7 2 2   4718   E ac h   g r a p h   c o n tain s   th e  s am e   n u m b e r   o f   v er tices  ( 1 0 0 0 ) .   T h e  m ax im u m   p o s s ib le  n u m b e r   o f   e d g es   th at  a  g r a p h   with   1 0 0 0   v er tic es  ca n   co n tain   ( with o u t  p ar all el  ed g es  an d   lo o p s )   is   1 0 0 0 * ( 1 0 0 0 - 1 ) /2 = 4 9 9 5 0 0 .   Fro m   th ese  ed g es,  a  ce r tain   p er ce n tag e  o f   th em   is   r an d o m ly   s elec ted   b ased   o n   th e  g r ap h   d en s ity   p ar am eter .   Ad d itio n al  in f o r m atio n   a b o u t   th e  test   g r a p h s   a n d   t h e  r esu lts   o f   th e   ex ec u tio n   o f   th e   two   al g o r ith m s   a r e  s h o w n   in   T ab le s   1   an d   2 .   T h e  ex p er im en tal  co n d itio n s   ar e:  6 4 - b it  W in   1 1   OS  an d   h ar d war e  co n f ig u r atio n :  Pro ce s s o r : I n tel  ( R )   C o r e  ( T M )   i5 - 1 2 4 5 0 H  at  4 . 4 0   GHz ; RAM:  1 6   GB ,   SS D  1 0 0 0   GB .       T ab le  1 .   R esu lts   o f   th e  ap p r o x im ate  alg o r ith m s   f o r   g r a p h s   G 1   –   G1 9   G r a p h   n u m b e r   G r a p h   D e n si t y   Ed g e s     G r e e d y   C o l o r i n g   ( I D X )   G r e e d y   C o l o r i n g   ( R N D )   D i f f   i n   f i l e   n a me   ( %)   ( c o u n t )     C o l o r s   Ti me   ( ms)   C o l o r s   Ti me   ( ms)   I t e r a t i o n   c o l o r s   1   G _ 1 0 0 0 _ 2 4 9 7 6   5   2 4   9 7 6     15   31   19   2 6 0 9   17   4   2   G _ 1 0 0 0 _ 4 9 9 5 0   10   4 9   9 5 0     25   47   31   2 6 2 5   1 2 6   6   3   G _ 1 0 0 0 _ 7 4 9 2 6   15   7 4   9 2 6     35   63   41   2 6 5 6   42   6   4   G _ 1 0 0 0 _ 9 9 9 0 0   20   9 9   9 0 0     45   76   53   2 6 7 2   1 3 1   8   5   G _ 1 0 0 0 _ 1 2 4 8 7 6   25   1 2 4   8 7 6     55   78   66   2 6 8 8   2 0 9   11   6   G _ 1 0 0 0 _ 1 4 9 8 5 0   30   1 4 9   8 5 0     66   79   75   2 7 0 3   1 5 3   9   7   G _ 1 0 0 0 _ 1 7 4 8 2 6   35   1 7 4   8 2 6     77   81   85   2 7 1 8   1 2 7   8   8   G _ 1 0 0 0 _ 1 9 9 8 0 0   40   1 9 9   8 0 0     86   93   94   2 7 3 4   72   8   9   G _ 1 0 0 0 _ 2 2 4 7 7 6   45   2 2 4   7 7 6     99   1 0 9   1 0 8   2 7 3 5   91   9   10   G _ 1 0 0 0 _ 2 4 9 7 5 0   50   2 4 9   7 5 0     1 1 3   1 1 0   1 2 4   2 7 5 0   1 0 3   11   11   G _ 1 0 0 0 _ 2 7 4 7 2 6   55   2 7 4   7 2 6     1 2 8   1 1 2   1 3 9   2 7 5 1   24   11   12   G _ 1 0 0 0 _ 2 9 9 7 0 0   60   2 9 9   7 0 0     1 4 1   1 2 5   1 5 2   2 7 9 7   1 9 7   11   13   G _ 1 0 0 0 _ 3 2 4 6 7 6   65   3 2 4   6 7 6     1 5 7   1 2 7   1 6 9   2 7 9 8   46   12   14   G _ 1 0 0 0 _ 3 4 9 6 5 0   70   3 4 9   6 5 0     1 7 4   1 5 6   1 7 5   2 8 1 3   81   1   15   G _ 1 0 0 0 _ 3 7 4 6 2 6   75   3 7 4   6 2 6     1 9 5   1 5 7   2 0 4   2 8 2 8   28   9   16   G _ 1 0 0 0 _ 3 9 9 6 0 0   80   3 9 9   6 0 0     2 2 2   1 7 2   2 2 6   2 8 7 5   73   4   17   G _ 1 0 0 0 _ 4 2 4 5 7 6   85   4 2 4   5 7 6     2 5 5   1 8 8   2 5 6   2 9 0 5   62   1   18   G _ 1 0 0 0 _ 4 4 9 5 5 0   90   4 4 9   5 5 0     2 9 3   2 0 3   3 0 1   2 9 0 6   1 5 8   8   19   G _ 1 0 0 0 _ 4 7 4 5 2 6   95   4 7 4   5 2 6     3 8 4   2 4 8   3 9 4   2 9 2 2   94   10       T ab le  2 .   R esu lts   o f   th e  ap p r o x im ate  alg o r ith m s   f o r   g r a p h s   G 2 0   –   G2 4   G r a p h   n u m b e r   G r a p h   D e n si t y   Ed g e s     G r e e d y   C o l o r i n g   ( I D X )   G r e e d y   C o l o r i n g   ( R N D )   D i f f   i n   f i l e   n a me   ( %)   ( c o u n t )     C o l o r s   Ti me   ( ms)   C o l o r s   Ti me   ( ms)   I t e r a t i o n   c o l o r s   20   G _ 1 0 0 0 _ 4 7 9 5 2 0   96   4 7 9   5 2 0     4 1 9   2 6 5   4 2 2   2 9 7 5   65   3   21   G _ 1 0 0 0 _ 4 8 4 5 1 6   97   4 8 4   5 1 6     4 6 1   2 8 7   4 6 0   3 0 5 2   27   1   22   G _ 1 0 0 0 _ 4 8 9 5 1 0   98   4 8 9   5 1 0     8 5 6   3 0 4   8 5 6   3 1 9 6   41   0   23   G _ 1 0 0 0 _ 4 9 4 5 0 6   99   4 9 4   5 0 6     9 0 2   3 5 2   9 0 2   3 3 5 1   34   0   24   G _ 1 0 0 0 _ 4 9 9 5 0 0   1 0 0   4 9 9   5 0 0     1 0 0 0   4 0 7   1 0 0 0   3 8 2 8   79   0       I n   T ab le s   1   an d   2 ,   th e   “ Gr ap h   n u m b er ”   co lu m n   s h o ws  th e  n u m b er   o f   th e   test   g r ap h .   T h e   “ Gr ap h   f ile  n am e ”   co lu m n   s h o ws  th e  n am e  o f   th e  f ile  wh er e  th e  in f o r m atio n   f o r   th e  co r r esp o n d in g   test   g r ap h   is   s to r ed .   T h e  “ Den s ity   ( %) ”   co lu m n   s h o ws th e  d en s ity   o f   th e  test   g r ap h   in   ter m s   o f   th e  n u m b er   o f   ed g es th at  th is   g r ap h   co n tain s   o u t  o f   all   th e  p o s s ib le  ed g es  t h at  th is   g r ap h   wo u ld   h av e  if   it  wer e   co m p lete.   Acc o r d in g ly ,   th e   co lu m n   “ E d g e  c o u n t ”   s h o ws  th e  n u m b er   o f   th ese  e d g es.  T h e  “ C o l o r ”   co l u m n s   s h o w   th e  n u m b e r   o f   r eq u ir ed   co lo r s   th at  ea ch   o f   th e  alg o r ith m s   u s ed   to   co lo r   th e  co r r esp o n d in g   g r ap h .   Acc o r d in g l y ,   th e  “ T im e  ( m s ) ”   co lu m n s   s h o w  th e  tim e  f o r   ea c h   o f   th e   two   alg o r ith m s   to   g e n er ate  a   s o lu tio n .   T h e  “ I ter atio n ”   co l u m n   s h o ws  th e   b est   iter atio n   o f   t h e  GC - R ND  alg o r ith m   wh er e   th e  alg o r ith m   g en er ated   t h e  b est  s o lu tio n   o u t  o f   a   to tal  o f   2 5 0   iter atio n s   p er f o r m ed .   T h e   “ Dif f   in   c o lo r s ”   c o lu m n   s h o ws  th e  d if f er en ce   in   c h r o m atic  class es  b etwe en   th e   GC -   R ND  alg o r ith m   an d   th e   C G - I DX  alg o r ith m .   T ab le  1   an d   th e  ch a r ts   in   Fig u r e s   4   an d   5   s h o w  th e  r esu lt s   o f   th e  two   alg o r ith m s   in   ter m s   o f   th e   n u m b er   o f   r eq u ir e d   co lo r s   th at   th e  two   alg o r ith m s   u s ed   to   co lo r   th e  g r ap h s   f r o m   G1   th r o u g h   G1 9 .   T h e  r esu lts   also   s h o w  th at  f o r   all  n in etee n   g r ap h s   f r o m   G1   th r o u g h   G 1 9 ,   th e  GC - I DX  alg o r ith m   f o u n d   b etter   s o lu tio n s   th an   th e   GC - R ND  alg o r ith m .   I n   two   ca s es,  o n l y   th e   n u m b e r   o f   ch r o m atic  class es  ( co lo r s )   g e n er ated   b y   th e   GC - R ND  alg o r ith m   ar e  clo s e   to   th o s e  g en e r ated   b y   th e   G C - I DX  alg o r ith m   –   th ese  a r e  th e  ca s es  f o r   g r ap h s   G1 4   an d   G1 7 .   Fo r   g r a p h   G1 4 ,   th e  GC - I DX  alg o r ith m   g en er ated   a  s o lu tio n   wh e r e  1 7 4   co l o r s   wer e  n ee d e d   to   co lo r   th e  g r ap h .   Acc o r d in g l y ,   th e  GC - R ND  alg o r ith m   f o u n d   a  v er y   clo s e  s o lu tio n ,   wh er e  1 7 5   co lo r s   wer e   n ee d ed   to   c o lo r   th e  g r ap h   ( i. e. ,   o n l y   o n e  c o lo r   m o r e   th a n   th e   co lo r s   t h e  GC - I DX  alg o r ith m   u s ed ) .   I n   all  o th er   ca s es,  th e  GC - I DX  alg o r ith m   f o u n d   s o lu tio n s   th at   wer e  b etter   th an   th o s e  f o u n d   b y   t h e  G C - R ND  alg o r ith m .   T h e  d if f er e n ce   in   th e  n u m b er   o f   co lo r s   v ar ies  b etwe en   4   an d   1 2 ,   with   g r ap h s   G1   an d   G1 6   h av in g   a  d if f er en ce   o f   4   co l o r s   an d   g r ap h   G 1 3   h a v in g   a  d if f er en ce   o f   1 2   co lo r s   as  s h o wn   in   Fig u r e  5 .   H o wev er ,   Fig u r e s   4   an d   5   s h o w  th at  as  th e  n u m b er   o f   ed g es  in   th e  g r ap h   in cr ea s es,   wh ich   is   a  co n s eq u en ce   o f   th e  g r ap h   d e n s ity   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         I n flu en ce   o f th e  g r a p h   d e n s ity  o n   a p p r o xima te  a lg o r ith ms fo r   …   ( V elin   K r a lev )   4719   in cr ea s in g ,   th e   GC - R ND  alg o r ith m   b eg i n s   to   g en er ate   s o lu tio n s   th at  a r e  clo s er   to   th o s e  g e n er ated   b y   GC - I DX   alg o r ith m .   Fr o m   th e   tr en d   o f   th e  o b tain e d   r esu lts ,   it  ca n   b e   co n clu d ed   th at   f o r   g r a p h s   wi th   a  h ig h er   d en s ity ,   f o r   ex a m p le  g r ea te r   th an   7 0 %,   th e  GC - R ND  alg o r ith m   ca n   b e  s u cc ess f u lly   u s ed   to   g en e r at e  s o lu tio n s .           Fig u r e  4 .   T h e  n u m b er   o f   c o lo r s   ( lef t y - ax is )   g e n er ated   b y   th e   two   alg o r ith m s   at  d if f er en t  g r ap h   d e n s ities   ( r ig h t y - ax is )           Fig u r e  5 .   Dif f e r en ce   in   ch r o m atic  class e s   b etwe en   th e  GC   ( R ND)   alg o r ith m   an d   t h e  C G  ( I DX)   alg o r ith m       T h e  ch ar t   in   Fig u r e  4   s h o ws  a n o th er   t r en d ,   wh ich   is   r elate d   to   th e  n u m b e r   o f   r e q u ir ed   co l o r s   th at  th e   two   alg o r ith m s   u s ed   in   f in d in g   a  s o lu tio n .   W h en   i n cr ea s in g   th e  d en s ity   o f   t h e  g r a p h ,   f o r   ex am p le  f o r   v alu es   g r ea ter   th an   8 5 %,  th e  n u m b er   o f   r eq u i r ed   co lo r s   in cr ea s es  s ig n if ican tly ,   an d   th is   is   tr u e  f o r   b o th   alg o r ith m s   -   GC - I DX  alg o r ith m   an d   GC - R ND  alg o r ith m .   Ho wev e r ,   th e  n u m b er   o f   c o lo r s   n ee d e d   to   co lo r   th e  v er tices  o f   a   g r ap h ,   ev e n   at  a  d en s ity   o f   9 5 %  d o es  n o t  ex ce ed   m o r e  th a n   h alf   th e  n u m b e r   o f   v er tices  in   th e  s am e  g r ap h ,   s in ce   3 9 4 /1 0 0 0 = 0 . 3 9 4 .   T h is   is   an   im p o r tan t  r esu lt  o f   h o w   in cr ea s in g   th e  d en s ity   o f   th e  g r ap h   af f ec ts   th e  n u m b er   o f   ch r o m atic  class es   g en er ated   b y   th e  alg o r ith m s .   I t  is   k n o wn   th at  f o r   a  co m p lete  g r ap h ,   i.e . ,   at  1 0 0 %  d en s ity ,   th e  n u m b er   o f   c o lo r s   r eq u ir e d   to   co l o r   a  g r ap h   eq u al  to   th e  n u m b e r   o f   v er tices  o f   th at  g r ap h .   T h is   m ea n s   th at  wh e n   t h e  d en s ity   o f   th e   g r ap h   ch an g es  b etwe en   9 5 %  a n d   1 0 0 %,  th e   n u m b er   o f   c o lo r s   n ee d ed   to   co lo r   th e   g r a p h   i n cr ea s es  s ig n if ican tly .   T h is   is   ex ac tly   wh at   th e  r esu lts   p r esen ted   in   T ab l e  2 .   I t  ca n   also   b e   s ee n   th at  at  h ig h   v al u es  o f   t h e   g r ap h   d e n s ity   p ar am eter ,   b o t h   alg o r ith m s   g en e r ate  id en tica l  s o lu tio n s ,   s u ch   as  th e  r esu lts   o b tain ed   f o r   g r ap h s   with   d en s ity   ab o v e  9 7 %.   T h e  ch ar t  in   Fig u r e  6   illu s tr ates  h o w  in cr ea s in g   th e  n u m b e r   o f   ed g es  ( an d   th u s   th e  g r ap h   d en s ity )   im p ac ts   th e  ex ec u tio n   tim e   o f   th e   two   alg o r ith m s .   T h e   ex ec u tio n   tim e  o f   th e   GC - R ND  alg o r ith m   is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   5 ,  Octo b e r   20 25 :   4 7 1 4 - 4 7 2 2   4720   s ig n if ican tly   lo n g er   th an   th at   o f   th e   GC - I DX  alg o r ith m .   T h is   d if f er e n ce   v ar ies:   f o r   e x a m p le,   in   g r ap h   G1 ,   wh ich   h as  t h e  lo west  d en s ity ,   th e  d if f e r en ce   is   th e  la r g est,  w h ile  in   g r ap h   G1 9 ,   w h ich   h as  t h e  h ig h est  d en s ity ,   th e  d if f e r en ce   is   th e  s m allest.  Ho wev er ,   f o r   ea ch   r u n   o f   th e   GC - R ND  alg o r ith m ,   1 0 0   iter a tio n s   ar e  p er f o r m ed ,   an d   th e  iter atio n   th at  g en er at es  th e  b est  s o lu tio n   is   s elec t ed .   T h e  tim es  p r esen ted   in   T ab le  1   in clu d e  th e  ex ec u tio n   tim e  o f   all  1 0 0   iter a tio n s .   T h is   m ea n s   th at  th e  ac tu al  tim e  f o r   a  s in g le  ex ec u tio n   o f   th e  alg o r ith m   is ,   o n   av er a g e,   1 0 0   tim es  less .   T h e  co m p lex ity   o f   b o th   alg o r ith m s   is   q u ad r atic,   p r im ar ily   d ep en d i n g   o n   th e   n u m b er   o f   v e r tices  in   th e  g r ap h ,   an d   to   a  less er   ex ten t  o n   its   d en s ity ,   i.e . ,   th e  n u m b e r   o f   ed g es.  T h is   is   illu s tr ated   in   Fig u r e  6 ,   wh er e   a  s ig n if ican t  in cr ea s e  in   t h e   n u m b e r   o f   ed g es,  a n d   th u s   th e  g r ap h ' s   d en s ity ,   r esu lts   in   th e  ex ec u tio n   tim e  o f   b o th   alg o r ith m s   ch an g in g   in s ig n if ican tly   an d   lin ea r ly ,   wit h   o n ly   a  v er y   s m all   in cr em en t.           Fig u r e  6 .   C o m p a r is o n   o f   th e  e x ec u tio n   tim es o f   b o th   alg o r it h m s       4.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   d is cu s s es  a  s tu d y   r elate d   t o   th e   g r a p h   lab elin g   ( co l o r in g )   p r o b lem .   Var io u s   s cien tific   an aly s es,  m eth o d s ,   an d   alg o r i th m s   r elate d   to   th e  g r ap h   lab elin g   ( co lo r in g )   p r o b lem   wer e  d is cu s s ed .   I n   th i s   p ap er ,   two   ap p r o x im ate  alg o r ith m s   f o r   s o lv in g   th e  g r ap h   v er tex   co lo r i n g   p r o b lem   wer e  im p lem en ted   an d   p r esen ted .   T h e  d ec lar atio n s   o f   th e  b asic  d ata   s tr u ctu r es  u s ed   b y   th e  alg o r ith m s ,   in cl u d i n g   o n e - d im e n s io n al  an d   two - d im en s io n al  ar r ay s ,   wer e  also   p r esen ted .   T h e  p r o g r am   co d es  o f   b o th   h e u r is tic  alg o r ith m s   wer e  p r esen ted   an d   an al y ze d   in   d et ail.   W h en   co n d u ctin g   th e  e x p er im en ts ,   th e  o p er atin g   s y s te m ' s   ab il ity   to   wo r k   in   m u ltit ask in g   m o d e  was  s p ec if ically   co n s id er ed .   Acc o r d in g ly ,   s ix   r u n s   o f   b o t h   alg o r ith m s   wer e  co n d u cted   f o r   ea ch   o f   th e   2 4   a n aly ze d   g r a p h s .   T h e  a v er ag e   ex ec u tio n   tim es  f r o m   th ese  r u n s   wer e   ca lcu l ated   an d   p r esen ted   in   T ab le s   1   a n d   2 .   Fo r   t h e  s o lu tio n s   g en er ate d   b y   th e  GC - I D X  alg o r ith m ,   id e n tical  r esu lts   wer e  o b tain e d   i n   all   r u n s .   T h ese  r esu lts   ar e  al s o   p r esen ted   in   T ab le  1   an d   T ab le  2 .   I n   co n tr ast,  th e  GC - R ND  a lg o r ith m   p r o d u ce d   d if f er en t  r esu lts   ac r o s s   th e  s i x   r u n s .   T ab le  1   an d   T ab le  2   p r esen t  th e  b est  r esu lts   g en er ated   f o r   ea ch   g r ap h   ac r o s s   all  r u n s .   T h e  r esu lts   o f   t h is   ex p er im e n t  s h o w  th at,   f o r   g r ap h s   G1   –   G1 9 ,   th e   GC - I DX  alg o r ith m   g en er ated   b etter   s o lu tio n s   th a n   th o s e  g en er ated   b y   th e   GC - R ND  alg o r ith m   in   m o s t  ca s es.  I n   o n ly   two   ca s es  d id   th e   GC - R ND  alg o r ith m   g en e r ate  s o lu tio n s   th at  wer e  co m p ar a b le  to   th o s e  p r o d u ce d   b y   th e   GC - I DX  alg o r ith m .   T h e   r esu lts   in d icate   an o th er   tr en d :  as  th e  g r ap h   d en s ity   ex ce ed s   8 5 %,  th e  n u m b er   o f   r eq u ir ed   co lo r s   in cr ea s es  s ig n if ican tly   f o r   b o th   alg o r ith m s .   Ho wev er ,   ev en   at   a  d e n s ity   o f   9 5 %,  th e   n u m b er   o f   co l o r s   r eq u ir e d   t o   co l o r   th e  v er tices  o f   a   g r ap h   d o es  n o t  ex ce ed   h alf   th e  n u m b er   o f   v er tices  in   th e  g r ap h .   T h is   is   an   im p o r ta n t  f in d in g   th at  d em o n s tr ates  h o w   in cr ea s in g   th e  g r ap h ' s   d en s ity   af f ec ts   th e  n u m b er   o f   ch r o m atic  cl ass es  g en er ated   b y   th e  alg o r ith m s .   As  th e  g r a p h   d en s ity   in cr ea s es  f r o m   9 5 %  to   1 0 0 %,  th e  n u m b er   o f   c o lo r s   r eq u ir ed   to   c o lo r   th e   g r ap h   r is es  s ig n if ican tly .   Ho wev er ,   f o r   g r a p h   d en s ity   v alu es  ab o v e   9 7 %,  b o th   al g o r ith m s   g en er ate   id en tical   s o lu tio n s .   T h e  c o m p lex ity   o f   b o th   alg o r ith m s   is   q u ad r atic,   p r im ar ily   d ep en d in g   o n   t h e  n u m b er   o f   v er tices  in   th e  g r a p h   a n d ,   to   a  less er   ex t en t,  o n   its   d e n s ity ,   i.e . ,   th e  n u m b er   o f   ed g es.   T h e   r esu lts   in d icate   th at  with   a   s ig n if ican t  in cr ea s e  in   g r ap h   d en s ity ,   i.e . ,   a  s u b s tan tial  in cr e ase  in   th e  n u m b er   o f   ed g es,  th e  ex ec u tio n   tim e   o f   b o th   alg o r ith m s   ch an g es in s ig n if ican tly   an d   alm o s t lin ea r ly ,   with   o n ly   a  v er y   s m all  in cr em en t.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         I n flu en ce   o f th e  g r a p h   d e n s ity  o n   a p p r o xima te  a lg o r ith ms fo r   …   ( V elin   K r a lev )   4721   F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h is   r esear ch   was c o n d u cte d   with o u t f in an cial  s u p p o r t  f r o m   ex ter n al  s o u r ce s .       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th e  C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Velin   Kr alev   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓       ✓   ✓     ✓   ✓   ✓   R ad o s lav a  Kr alev a   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓     ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓     C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT     Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   i n ter est.       DATA AV AI L AB I L I T Y     T h e  d ata   th at   s u p p o r t  th e   f i n d in g s   o f   th is   s tu d y   ar e   av aila b le  f r o m   th e  c o r r esp o n d in g   a u th o r ,   VK,   u p o n   r ea s o n ab le  r eq u est.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   S .   S l a mi n ,   N .   O .   A d i w i j a y a ,   M .   A .   H a sa n ,   D .   D a f i k ,   a n d   K .   W i j a y a ,   “ L o c a l   s u p e r   a n t i ma g i c   t o t a l   l a b e l i n g   f o r   v e r t e x   c o l o r i n g   o f   g r a p h s , ”   S y m m e t ry ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 1 ,   p .   1 8 4 3 ,   N o v .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s y m1 2 1 1 1 8 4 3 .   [ 2 ]   T.   Em d e n - W e i n e r t ,   S .   H o u g a r d y ,   a n d   B .   K r e u t e r ,   “ U n i q u e l y   c o l o u r a b l e   g r a p h s  a n d   t h e   h a r d n e ss  o f   c o l o u r i n g   g r a p h s  o f   l a r g e   g i r t h , ”   C o m b i n a t o ri c s,  Pro b a b i l i t y   a n d   C o m p u t i n g ,   v o l .   7 ,   n o .   4 ,   p p .   3 7 5 – 3 8 6 ,   D e c .   1 9 9 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 7 / S 0 9 6 3 5 4 8 3 9 8 0 0 3 6 7 8 .   [ 3 ]   A .   P u n i t h a   a n d   G .   Ja y a r a ma n ,   “ C o m p u t a t i o n   o f   t o t a l   c h r o m a t i c   n u mb e r   f o r   c e r t a i n   c o n v e x   p o l y t o p e   g r a p h s , ”   J o u rn a l   o f   A p p l i e d   Ma t h e m a t i c s  a n d   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   4 2 ,   n o .   3 ,   p p .   5 6 7 – 5 8 2 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 4 3 1 7 / j a mi . 2 0 2 4 . 5 6 7 .   [ 4 ]   S .   N i c o l o s o   a n d   U .   P i e t r o p a o l i ,   “ V e r t e x - c o l o u r i n g   o f   3 - c h r o ma t i c   c i r c u l a n t   g r a p h s , ”   D i s c re t e   A p p l i e d   M a t h e m a t i c s ,   v o l .   2 2 9 ,   p p .   1 2 1 – 1 3 8 ,   O c t .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . d a m.2 0 1 7 . 0 5 . 0 1 3 .   [ 5 ]   M .   R .   G a r e y ,   D .   S .   J o h n s o n ,   a n d   L.   S t o c k me y e r ,   “ S o me   si mp l i f i e d   N P - c o m p l e t e   g r a p h   p r o b l e ms , ”   T h e o r e t i c a l   C o m p u t e r S c i e n c e ,  v o l .   1 ,   n o .   3 ,   p p .   2 3 7 – 2 6 7 ,   F e b .   1 9 7 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / 0 3 0 4 - 3 9 7 5 ( 7 6 ) 9 0 0 5 9 - 1.   [ 6 ]   F .   Le h n e r   a n d   S .   M .   S m i t h ,   “ O n   s y mm e t r i e s  o f   e d g e   a n d   v e r t e x   c o l o u r i n g s   o f   g r a p h s , ”   D i scre t e   M a t h e m a t i c s ,   v o l .   3 4 3 ,   n o .   9 ,     p .   1 1 1 9 5 9 ,   S e p .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . d i s c . 2 0 2 0 . 1 1 1 9 5 9 .   [ 7 ]   D .   S .   M a l y s h e v   a n d   O .   I .   D u g i n o v ,   “ A   c o mp l e t e   c o m p l e x i t y   d i c h o t o m y   o f   t h e   e d g e - c o l o r i n g   p r o b l e m  f o r   a l l   set s   o f   - e d g e   f o r b i d d e n   s u b g r a p h s, ”   J o u r n a l   o f   Ap p l i e d   a n d   I n d u st r i a l   Ma t h e m a t i c s ,   v o l .   1 7 ,   n o .   4 ,   p p .   7 9 1 – 8 0 1 ,   S e p .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 3 4 / S 1 9 9 0 4 7 8 9 2 3 0 4 0 0 9 9 .   [ 8 ]   V .   K r a l e v   a n d   R .   K r a l e v a ,   “ A n   a n a l y s i s  b e t w e e n   d i f f e r e n t   a l g o r i t h ms  f o r   t h e   g r a p h   v e r t e x   c o l o r i n g   p r o b l e m, ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   El e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   3 ,   p p .   2 9 7 2 – 2 9 8 0 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 3 i 3 . p p 2 9 7 2 - 2 9 8 0 .   [ 9 ]   S .   G h o s a l   a n d   S .   C .   G h o s h ,   “ E x p e c t e d   p o l y n o mi a l - t i m e   r a n d o mi z e d   a l g o r i t h m  f o r   g r a p h   c o l o r i n g   p r o b l e m, ”   D i scre t e   A p p l i e d   Ma t h e m a t i c s ,   v o l .   3 5 4 ,   p p .   1 0 8 – 1 2 1 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . d a m. 2 0 2 3 . 0 8 . 0 0 1 .   [ 1 0 ]   C .   L ó p e z - R a mí r e z ,   J.   E.   G u t i é r r e z   G ó mez ,   a n d   G .   D e   I t a   Lu n a ,   “ B u i l d i n g   a   ma x i mal   i n d e p e n d e n t   s e t   f o r   t h e   v e r t e x - c o l o r i n g   p r o b l e m  o n   p l a n a r   g r a p h s, ”   E l e c t ro n i c   N o t e s   i n   T h e o re t i c a l   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   3 5 4 ,   p p .   7 5 – 8 9 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n t c s. 2 0 2 0 . 1 0 . 0 0 7 .   [ 1 1 ]   Z.   H u a n p i n g ,   Z.   P e i j i n ,   L .   Ji n g w e n ,   a n d   S .   H u o j i e ,   “ N o v e l   a l g o r i t h m   f o r   a d j a c e n t   v e r t e x - d i st i n g u i s h i n g   e d g e   c o l o r i n g   o f   l a r g e - sca l e   r a n d o m  g r a p h s , ”   J o u r n a l   o f   En g i n e e ri n g   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y   Re v i e w ,   v o l .   1 4 ,   n o .   3 ,   p p .   6 9 – 7 5 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 2 5 1 0 3 / j e s t r . 1 4 3 . 0 8 .   [ 1 2 ]   P .   T.   L i ma ,   E.   J.   v a n   L e e u w e n ,   a n d   M .   v a n   d e r   W e g e n ,   “ A l g o r i t h ms   f o r   t h e   r a i n b o w   v e r t e x   c o l o r i n g   p r o b l e m   o n   g r a p h   c l a ss e s, ”   T h e o re t i c a l   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   8 8 7 ,   p p .   1 2 2 – 1 4 2 ,   O c t .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t c s . 2 0 2 1 . 0 7 . 0 0 9 .   [ 1 3 ]   K .   K a n a h a r a ,   K .   K a t a y a ma,   a n d   E.   To m i t a ,   “ S p e e d i n g - u p   c o n s t r u c t i o n   a l g o r i t h ms  f o r   t h e   g r a p h   c o l o r i n g   p r o b l e m, ”   I EI C E   T ra n s a c t i o n s  o n   F u n d a m e n t a l s   o f   El e c t r o n i c s,  C o m m u n i c a t i o n s   a n d   C o m p u t e r   S c i e n c e s ,   v o l .   E1 0 5 . A ,   n o .   9 ,   p .   2 0 2 1 D M P 0 0 1 1 ,   S e p .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 5 8 7 / t r a n sf u n . 2 0 2 1 D M P 0 0 1 1 .   [ 1 4 ]   R .   M a r t í n - S a n t a m a r í a ,   M .   L ó p e z - I b á ñ e z ,   T.   S t ü t z l e ,   a n d   J.  M .   C o l m e n a r ,   “ O n   t h e   a u t o m a t i c   g e n e r a t i o n   o f   me t a h e u r i s t i c   a l g o r i t h ms  f o r   c o m b i n a t o r i a l   o p t i mi z a t i o n   p r o b l e ms, ”   Eu r o p e a n   J o u rn a l   o f   O p e r a t i o n a l   Re s e a rc h ,   v o l .   3 1 8 ,   n o .   3 ,   p p .   7 4 0 – 7 5 1 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e j o r . 2 0 2 4 . 0 6 . 0 0 1 .   [ 1 5 ]   K .   H .   A l n a f i sa h ,   “ E n h a n c i n g   a l g o r i t h m i c   t e c h n i q u e s   f o r   st r e a ml i n e d   c o mp l e x   g r a p h   st r u c t u r e s  i n   b i g   d a t a   v i s u a l i z a t i o n , ”   En g i n e e ri n g ,   T e c h n o l o g y   a n d   A p p l i e d   S c i e n c e   R e se a rc h ,   v o l .   1 5 ,   n o .   2 ,   p p .   2 1 1 5 9 – 2 1 1 6 5 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 4 8 0 8 4 / e t a sr . 9 7 4 0 .   [ 1 6 ]   U .   F a t i m a ,   S .   H i n a ,   a n d   M .   W a s i f ,   “ A n a l y s i s   o f   c o mm u n i t y   g r o u p s   i n   l a r g e   d y n a mi c   so c i a l   n e t w o r k   g r a p h s  t h r o u g h   f u z z y   c o m p u t a t i o n , ”   S y st e m s  a n d   S o f t   C o m p u t i n g ,   v o l .   7 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . sas c . 2 0 2 5 . 2 0 0 2 3 9 .   [ 1 7 ]   T.   K a r t h i c k ,   F .   M a f f r a y ,   a n d   L.   P a st o r ,   “ P o l y n o m i a l   c a ses   f o r   t h e   v e r t e x   c o l o r i n g   p r o b l e m , ”   Al g o ri t h m i c a ,   v o l .   8 1 ,   n o .   3 ,     p p .   1 0 5 3 – 1 0 7 4 ,   M a r .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 4 5 3 - 0 1 8 - 0 4 5 7 - y.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   5 ,  Octo b e r   20 25 :   4 7 1 4 - 4 7 2 2   4722   [ 1 8 ]   M .   C h u d n o v s k y ,   T .   K a r t h i c k ,   P .   M a c e l i ,   a n d   F .   M a f f r a y ,   “ C o l o r i n g   g r a p h s   w i t h   n o   i n d u c e d   f i v e - v e r t e x   p a t h   o r   g e m , ”   J o u rn a l   o f   G ra p h   T h e o ry ,   v o l .   9 5 ,   n o .   4 ,   p p .   5 2 7 – 5 4 2 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / j g t . 2 2 5 7 2 .   [ 1 9 ]   M .   Za k e r ,   “ A   n e w   v e r t e x   c o l o r i n g   h e u r i st i c   a n d   c o r r e s p o n d i n g   c h r o ma t i c   n u m b e r , ”   Al g o ri t h m i c a ,   v o l .   8 2 ,   n o .   9 ,   p p .   2 3 9 5 – 2 4 1 4 ,   S e p .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 4 5 3 - 020 - 0 0 6 8 9 - 4.   [ 2 0 ]   D .   G o y a l   a n d   R .   Ja i sw a l ,   “ Ti g h t   F P T  a p p r o x i m a t i o n   f o r   c o n st r a i n e d   k - c e n t e r   a n d   k - s u p p l i e r , ”   T h e o re t i c a l   C o m p u t e r  S c i e n c e ,    v o l .   9 4 0 ,   p p .   1 9 0 – 2 0 8 ,   J a n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t c s. 2 0 2 2 . 1 1 . 0 0 1 .   [ 2 1 ]   S .   F u j i t a ,   S .   K i t a e v ,   S .   S a t o ,   a n d   L. - D .   To n g ,   “ O n   p r o p e r l y   o r d e r e d   c o l o r i n g   o f   v e r t i c e s   i n   a   v e r t e x - w e i g h t e d   g r a p h , ”   O r d e r ,    v o l .   3 8 ,   n o .   3 ,   p p .   5 1 5 – 5 2 5 ,   O c t .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 0 8 3 - 0 2 1 - 0 9 5 5 4 - 7.   [ 2 2 ]   Y .   U c h i d a ,   K .   Y a j i ma,   a n d   K .   H a r a g u c h i ,   “ R e c y c l i n g   so l u t i o n s  f o r   v e r t e x   c o l o r i n g   h e u r i s t i c s, ”   J o u r n a l   o f   t h e   O p e ra t i o n s   Re se a rc h   S o c i e t y   o f   J a p a n ,   v o l .   6 4 ,   n o .   3 ,   p p .   1 8 4 – 2 0 2 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 5 8 0 7 / j o r s j . 6 4 . 1 8 4 .   [ 2 3 ]   K .   O s h i r o   a n d   N .   O y a ma g u c h i ,   “ P a l e t t e s o f   D e h n   c o l o r i n g s  f o r   sp a t i a l   g r a p h s  a n d   t h e   c l a ssi f i c a t i o n   o f   v e r t e x   c o n d i t i o n s , ”   J o u r n a l   o f   K n o t   T h e o ry   a n d   I t s   R a m i f i c a t i o n s ,   v o l .   3 0 ,   n o .   0 3 ,   p .   2 1 5 0 0 1 5 ,   M a r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 2 / S 0 2 1 8 2 1 6 5 2 1 5 0 0 1 5 2 .   [ 2 4 ]   J.  M a n g a i y a r k k a r a s i ,   J.   S .   R e v a t h y ,   a n d   S .   M e h t a ,   “ I n t r o d u c t i o n   t o   g r a p h   t h e o r y , ”   i n   N e u r a l   N e t w o rks   a n d   G ra p h   M o d e l s   f o r   T ra f f i c   a n d   E n e rg y   S y s t e m s ,   I G I   G l o b a l ,   2 0 2 5 ,   p p .   6 5 – 8 2 .   [ 2 5 ]   M .   Jo n c k h e e r e   a n d   M .   S á e n z ,   “ A sy mp t o t i c   o p t i m a l i t y   o f   d e g r e e - g r e e d y   d i s c o v e r i n g   o f   i n d e p e n d e n t   se t s  i n   c o n f i g u r a t i o n   m o d e l   g r a p h s , ”   S t o c h a st i c   Pr o c e s ses  a n d   t h e i r A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 3 1 ,   p p .   1 2 2 – 1 5 0 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s p a . 2 0 2 0 . 0 9 . 0 0 9 .   [ 2 6 ]   F .   B o n o m o - B r a b e r ma n   e t   a l . ,  “ B e t t e r   3 - c o l o r i n g   a l g o r i t h ms :   Ex c l u d i n g   a   t r i a n g l e   a n d   a   se v e n   v e r t e x   p a t h , ”   T h e o r e t i c a l   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   8 5 0 ,   p p .   9 8 – 1 1 5 ,   Ja n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t c s. 2 0 2 0 . 1 0 . 0 3 2 .   [ 2 7 ]   G .   S .   Te r c i   a n d   B .   B o z ,   “ C o l o r i n g   d y n a mi c   g r a p h s  w i t h   a   si m i l a r i t y   a n d   p o o l - b a se d   e v o l u t i o n a r y   a l g o r i t h m , ”   I EEE  Ac c e ss ,    v o l .   1 3 ,   p p .   3 8 0 5 4 – 3 8 0 7 5 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 5 . 3 5 4 6 1 0 8 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Ve li n   K r a lev           is  a n   a ss o c iate   p ro fe ss o r   o f   c o m p u ter  sc ien c e   a t  t h e   F a c u lt y   o f  M a th e m a ti c s  a n d   Na tu ra l  S c ien c e s,  S o u t h - Wes t  Un i v e rsity ,   Blag o e v g ra d ,   B u lg a ria.  He   d e fe n d e d   h is   P h . D.   th e sis   in   2 0 1 0 .   His  re se a rc h   i n tere sts  in c l u d e   d a tab a se   sy ste m s   d e v e lo p m e n t,   o p ti m iza ti o n   p ro b lem s  o f   th e   sc h e d u li n g   th e o ry ,   g ra p h   th e o ry ,   a n d     c o m p o n e n t - o rie n ted   so f twa re   e n g in e e ri n g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  v e li n _ k ra lev @s wu . b g .         Ra d o sl a v a   K r a lev a           is  a n   a ss o c iate   p ro fe ss o r  o f  c o m p u ter  sc ien c e   a t  th e   F a c u lt y   o f  M a t h e m a ti c s  a n d   Na t u ra l  S c i e n c e s,  S o u th - Wes t   Un i v e rsity   “ Ne o fit   Ril s k i ” ,   Bla g o e v g ra d ,   Bu lg a ria.  S h e   d e fe n d e d   h e r  P h . D .   th e sis  “ Ac o u stic - P h o n e ti c   M o d e li n g   f o r  Ch il d re n ’s  S p e e c h   Re c o g n it i o n   in   B u l g a rian ”   in   2 0 1 4 .   He r  re se a rc h   in tere sts  in c l u d e   c h il d - c o m p u ter  i n tera c ti o n ,   sp e e c h   re c o g n it i o n ,   m o b il e   a p p   d e v e lo p m e n t   a n d   c o m p u ter   g ra p h i c .   S h e   is  a n   e d it o r ial  b o a rd   m e m b e r  a n d   re v iew e r  o f  m a n y   jo u rn a ls.  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :  ra d y _ k ra lev a @s wu . b g .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.