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− | '''组合优化'''主要是从一个有限的对象集合中寻找一个最佳对象。<ref>{{harvnb|Schrijver|2003|p=1}}.</ref>在许多这样的问题中,'''穷举搜索 exhaustive search '''是不易处理的。如果这些优化问题可行解集是离散的,或者可行解集可以化为离散的,那么可以在问题范围内进行运算,其目标是找到最优解。典型的问题是'''旅行商问题 Traveling Salesman Problem'''(“ TSP”)、最小[[生成树]]问题(“ MST”)和'''背包问题 Knapsack Problem'''。 | + | '''组合优化'''主要是从一个有限的对象集合中寻找一个最佳对象。在许多这样的问题中,'''穷举搜索 exhaustive search '''是不易处理的。如果这些优化问题可行解集是离散的,或者可行解集可以化为离散的,那么可以在问题范围内进行运算,其目标是找到最优解。典型的问题是'''旅行商问题 Traveling Salesman Problem'''(“ TSP”)、最小[[生成树]]问题(“ MST”)和'''背包问题 Knapsack Problem'''。 |
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| * 在“随机”实例上表现良好的算法(例如,TSP) | | * 在“随机”实例上表现良好的算法(例如,TSP) |
| * '''近似算法 Approximation Algorithm'''在多项式时间内运行并找到一个“接近”最优值的解 | | * '''近似算法 Approximation Algorithm'''在多项式时间内运行并找到一个“接近”最优值的解 |
− | * 解决现实世界中出现的实例,这些实例不一定表现出NP完全问题固有的最坏情况(例如,具有成千上万个节点的TSP实例<ref>{{harvnb|Cook|2016}}.</ref>) | + | * 解决现实世界中出现的实例,这些实例不一定表现出NP完全问题固有的最坏情况(例如,具有成千上万个节点的TSP实例) |
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− | 在''' 近似算法approximation algorithms'''领域,算法被设计来寻找困难问题的近似最优解。因此,通常的决策版本对问题的定义不够充分,因为它只指定了可接受的解决办法。尽管我们可以引入合适的决策问题,使这个问题更自然地被描述为一个最优化问题。<ref name="Ausiello03">{{citation|last1=Ausiello|first1=Giorgio|title=Complexity and Approximation|year=2003|edition=Corrected|publisher=Springer|isbn=978-3-540-65431-5|display-authors=etal}}</ref> | + | 在''' 近似算法approximation algorithms'''领域,算法被设计来寻找困难问题的近似最优解。因此,通常的决策版本对问题的定义不够充分,因为它只指定了可接受的解决办法。尽管我们可以引入合适的决策问题,使这个问题更自然地被描述为一个最优化问题。<ref name="Ausiello03">{{citation|last1=Ausiello|first1=Giorgio|title=Complexity and Approximation|year=2003|edition=Corrected|publisher=Springer|display-authors=etal}}</ref> |
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| ==NP优化问题== | | ==NP优化问题== |
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− | NP优化问题(NPO)是一个具有以下附加条件的组合优化问题。<ref name="Hromkovic02">{{citation|last1=Hromkovic|first1=Juraj|title=Algorithmics for Hard Problems|year=2002|series=Texts in Theoretical Computer Science|edition=2nd|publisher=Springer|isbn=978-3-540-44134-2}}</ref>注意,下面提到的多项式是相应函数输入大小的函数,而不是某些隐式输入实例集大小的函数。 | + | NP优化问题(NPO)是一个具有以下附加条件的组合优化问题。<ref name="Hromkovic02">{{citation|last1=Hromkovic|first1=Juraj|title=Algorithmics for Hard Problems|year=2002|series=Texts in Theoretical Computer Science|edition=2nd|publisher=Springer}}</ref>注意,下面提到的多项式是相应函数输入大小的函数,而不是某些隐式输入实例集大小的函数。 |
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− | 这意味着相应的决策问题在NP中。在计算机科学中,有趣的优化问题通常具有上述性质,因此是NPO问题。如果存在一种在多项式时间内找到最优解的算法,则该问题又称为'''P-优化(PO)问题 P-optimization problem '''。通常,在处理NPO类问题时,人们对决策版本为NP完全的优化问题感兴趣。请注意,硬度关系总是与某些降低有关。由于近似算法和计算优化问题之间的联系,在某些方面保持近似性的缩减比一般的'''图灵和卡普规约 Turing and Karp Reductions '''更为可取。这种规约的一个例子就是'''L-规约 L-reduction '''。因此,具有NP完全决策版本的优化问题不一定称为NPO完全问题。<ref name="Kann92">{{citation|last1=Kann|first1=Viggo|title=On the Approximability of NP-complete Optimization Problems|year=1992|publisher=Royal Institute of Technology, Sweden|isbn=91-7170-082-X}}</ref> | + | 这意味着相应的决策问题在NP中。在计算机科学中,有趣的优化问题通常具有上述性质,因此是NPO问题。如果存在一种在多项式时间内找到最优解的算法,则该问题又称为'''P-优化(PO)问题 P-optimization problem '''。通常,在处理NPO类问题时,人们对决策版本为NP完全的优化问题感兴趣。请注意,硬度关系总是与某些降低有关。由于近似算法和计算优化问题之间的联系,在某些方面保持近似性的缩减比一般的'''图灵和卡普规约 Turing and Karp Reductions '''更为可取。这种规约的一个例子就是'''L-规约 L-reduction '''。因此,具有NP完全决策版本的优化问题不一定称为NPO完全问题。<ref name="Kann92">{{citation|last1=Kann|first1=Viggo|title=On the Approximability of NP-complete Optimization Problems|year=1992|publisher=Royal Institute of Technology, Sweden}}</ref> |
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| NPO问题根据其近似性可分为以下子类: <ref name="Hromkovic02" /> | | NPO问题根据其近似性可分为以下子类: <ref name="Hromkovic02" /> |
第160行: |
第160行: |
| | first1 = William J. | | | first1 = William J. |
| | last1 = Cook | | | last1 = Cook |
− | | author1-link = William J. Cook
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| | first2 = William H. | | | first2 = William H. |
| | last2 = Cunningham | | | last2 = Cunningham |
| | first3 = William R. | | | first3 = William R. |
| | last3 = Pulleyblank | | | last3 = Pulleyblank |
− | | author3-link = William R. Pulleyblank
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| | last4 = Schrijver | | | last4 = Schrijver |
| | first4 = Alexander | | | first4 = Alexander |
− | | author4-link = Alexander Schrijver
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| | title = Combinatorial Optimization | | | title = Combinatorial Optimization |
| | publisher = Wiley | | | publisher = Wiley |
第180行: |
第177行: |
| | last = Cook | | | last = Cook |
| | first = William | | | first = William |
− | | publisher = [[University of Waterloo]] | + | | publisher = University of Waterloo |
| | year = 2016 | | | year = 2016 |
| }} ''(Information on the largest TSP instances solved to date.)'' | | }} ''(Information on the largest TSP instances solved to date.)'' |
第236行: |
第233行: |
| | last = Lawler | | | last = Lawler |
| | first = Eugene | | | first = Eugene |
− | | author-link = Eugene Lawler
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| | title = Combinatorial Optimization: Networks and Matroids | | | title = Combinatorial Optimization: Networks and Matroids |
| | year = 2001 | | | year = 2001 |
第246行: |
第242行: |
| | first = Jon | | | first = Jon |
| | last = Lee | | | last = Lee |
− | | author-link = Jon Lee (mathematician)
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| | url = https://books.google.com/books?id=3pL1B7WVYnAC | | | url = https://books.google.com/books?id=3pL1B7WVYnAC |
| | title = A First Course in Combinatorial Optimization | | | title = A First Course in Combinatorial Optimization |
第259行: |
第254行: |
| | last2 = Steiglitz | | | last2 = Steiglitz |
| | first2 = Kenneth | | | first2 = Kenneth |
− | | author2-link = Kenneth Steiglitz
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| | title = Combinatorial Optimization : Algorithms and Complexity | | | title = Combinatorial Optimization : Algorithms and Complexity |
| | publisher = Dover | | | publisher = Dover |
第308行: |
第302行: |
| | last2 = Ghosh | | | last2 = Ghosh |
| | first2 = Diptesh | | | first2 = Diptesh |
− | | author1-link = Gerard Sierksma
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| | title = Networks in Action; Text and Computer Exercises in Network Optimization | | | title = Networks in Action; Text and Computer Exercises in Network Optimization |
| | publisher = Springer | | | publisher = Springer |
第337行: |
第330行: |
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| ==外部链接== | | ==外部链接== |
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− | {{Commonscat}}
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| *[https://www.springer.com/mathematics/journal/10878 Journal of Combinatorial Optimization] | | *[https://www.springer.com/mathematics/journal/10878 Journal of Combinatorial Optimization] |