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一些研究文献<ref>{{cite book | title=Discrete Optimization | url=http://www.elsevier.com/locate/disopt | publisher=Elsevier | accessdate=2009-06-08}}</ref>认为'''[[离散优化]] Discrete Optimization '''是由'''[[整数规划]] Integer Programming '''和组合优化组成的（反过来由解决图结构的优化问题组成），尽管所有这些主题的研究文献都紧密地交织在一起。它通常涉及如何有效地分配用于寻找数学问题解决方案的资源的决策。
一些研究文献<ref>{{cite book | title=Discrete Optimization | url=http://www.elsevier.com/locate/disopt | publisher=Elsevier | accessdate=2009-06-08}}</ref>认为'''离散优化 Discrete Optimization '''是由'''整数规划 Integer Programming '''和组合优化组成的（反过来由解决图结构的优化问题组成），尽管所有这些主题的研究文献都紧密地交织在一起。它通常涉及如何有效地分配用于寻找数学问题解决方案的资源的决策。
* [[Logistics]]<ref>{{cite journal |doi=10.1007/s10288-007-0047-3|title=Combinatorial optimization and Green Logistics|journal=4Or|volume=5|issue=2|pages=99–116|year=2007|last1=Sbihi|first1=Abdelkader|last2=Eglese|first2=Richard W.|url=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00644076/file/COGL_4or.pdf}}</ref>
* 物流<ref>{{cite journal |doi=10.1007/s10288-007-0047-3|title=Combinatorial optimization and Green Logistics|journal=4Or|volume=5|issue=2|pages=99–116|year=2007|last1=Sbihi|first1=Abdelkader|last2=Eglese|first2=Richard W.|url=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00644076/file/COGL_4or.pdf}}</ref>
* [[Supply chain optimization]]<ref>{{cite journal |doi=10.1016/j.omega.2015.01.006|title=Sustainable supply chain network design: An optimization-oriented review|journal=Omega|volume=54|pages=11–32|year=2015|last1=Eskandarpour|first1=Majid|last2=Dejax|first2=Pierre|last3=Miemczyk|first3=Joe|last4=Péton|first4=Olivier|url=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01154605/file/eskandarpour-et-al%20review%20R2.pdf}}</ref>
* 供应链优化<ref>{{cite journal |doi=10.1016/j.omega.2015.01.006|title=Sustainable supply chain network design: An optimization-oriented review|journal=Omega|volume=54|pages=11–32|year=2015|last1=Eskandarpour|first1=Majid|last2=Dejax|first2=Pierre|last3=Miemczyk|first3=Joe|last4=Péton|first4=Olivier|url=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01154605/file/eskandarpour-et-al%20review%20R2.pdf}}</ref>
供应链优化<ref>{{cite journal |doi=10.1016/j.omega.2015.01.006|title=Sustainable supply chain network design: An optimization-oriented review|journal=Omega|volume=54|pages=11–32|year=2015|last1=Eskandarpour|first1=Majid|last2=Dejax|first2=Pierre|last3=Miemczyk|first3=Joe|last4=Péton|first4=Olivier|url=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01154605/file/eskandarpour-et-al%20review%20R2.pdf}}</ref>
* 发展最好辐条和目的地的航空公司网络
* Developing the best airline network of spokes and destinations
* 决定车队中哪辆出租车来载客
发展最好辐条和目的地的航空公司网络
* 确定运送包裹的最佳方式
* Deciding which taxis in a fleet to route to pick up fares
* 制定最佳工作分配
决定车队中哪辆出租车来载客
* Determining the optimal way to deliver packages
确定运送包裹的最佳方式
* Working out the best allocation of jobs to people
制定最佳工作分配
==方法==
==方法==
对于某些特殊的离散优化问题，有大量的文献是关于'''多项式时间算法 Polynomial-Time Algorithm '''的，其中相当一部分是通过'''[[线性规划]] Linear Programming '''理论统一起来的。属于这个框架的组合优化问题的一些例子包括'''最短路径 Shortest paths '''和'''最短路径树 Shortest-path Tree '''、'''[[流和循环]] Flows And Circulations '''、[[生成树]]、'''[[匹配和拟阵]] Matching And Matroid Problems '''问题。
对于某些特殊的离散优化问题，有大量的文献是关于'''多项式时间算法 Polynomial-Time Algorithm '''的，其中相当一部分是通过'''线性规划 Linear Programming '''理论统一起来的。属于这个框架的组合优化问题的一些例子包括'''最短路径 Shortest paths '''和'''最短路径树 Shortest-path Tree '''、'''流和循环 Flows And Circulations '''、生成树、'''匹配和拟阵 Matching And Matroid Problems '''问题。
对于'''NP完全 NP-Complete'''的离散优化问题，目前的研究文献包括以下主题:
* 多项式时间可精确解决的特殊问题（例如,[[固定参数可解]]）
* 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
* 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>)
组合优化问题可以看作是在一些离散项目中搜索最佳元素，因此，原则上，任何一种搜索算法或元启发式算法都可以用来解决它们。也许最普遍适用的方法是'''分支定界法 Branch-and-bound '''(一种可以在任何时间点停止来用作启发式的精确算法)、'''分支切割法 Branch-and-cut '''(使用线性最优化生成边界)、'''动态规划法 Dynamic Programming '''(一种有限搜索窗口的递归解构法)和'''禁忌搜索法 Tabu Search '''(一种贪婪交换算法)。然而，'''遗传搜索算法 Generic Search Algorithms '''不能保证首先找到最优解，也不能保证快速运行(在多项式时间内)。由于一些离散优化问题是NP完全的，例如旅行商问题，除非P=NP，否则这是可以预期的。
组合优化问题可以看作是在一些离散项目中搜索最佳元素，因此，原则上，任何一种搜索算法或元启发式算法都可以用来解决它们。也许最普遍适用的方法是'''分支定界法 Branch-and-bound '''(一种可以在任何时间点停止来用作启发式的精确算法)、'''分支切割法 Branch-and-cut '''(使用线性最优化生成边界)、'''动态规划法 Dynamic Programming '''(一种有限搜索窗口的递归解构法)和'''禁忌搜索法 Tabu Search '''(一种贪婪交换算法)。然而，'''遗传搜索算法 Generic Search Algorithms '''不能保证首先找到最优解，也不能保证快速运行(在多项式时间内)。由于一些离散优化问题是NP完全的，例如旅行商问题，除非P=NP，否则这是可以预期的。
==形式化定义==
==形式化定义==
从形式上来说，一个组合优化问题<math>A</math>是涉及四个变量<math>(I，f，m，g)</math>的问题 ：
从形式上来说，一个组合优化问题<math>A</math>是涉及四个变量<math>(I，f，m，g)</math>的问题 ：
* <math>I</math> is a [[Set (mathematics)|set]] of instances;
* <math>I</math>是实例中的数学集合；
<math>I</math>是实例中的数学集合；
* 给定<math>I</math>中的一个实例，<math>f(x)</math>是可行解的有限集合；
* given an instance <math>x \in I</math>, <math>f(x)</math> is the finite set of feasible solutions;
* 给定一个实例<math>x</math>和其对应的可行解<math>y</math>，<math>m(x,y)</math>表示<math>y</math>的测度，其中，y通常是正实数。
给定<math>I</math>中的一个实例，<math>f(x)</math>是可行解的有限集合；
* given an instance <math>x</math> and a feasible solution <math>y</math> of <math>x</math>, <math>m(x, y)</math> denotes the [[Measure (mathematics)|measure]] of <math>y</math>, which is usually a [[Positive (mathematics)|positive]] [[Real number|real]].
给定一个实例<math>x</math>和其对应的可行解<math>y</math>，<math>m(x,y)</math>表示<math>y</math>的测度，其中，y通常是正实数。
* <math>g</math> is the goal function, and is either <math>\min</math> or <math>\max</math>.
* <math>g</math>是目标函数，可以是最小值也可以是最大值。
<math>g</math>是目标函数，可以是最小值也可以是最大值。
然后，我们的目标是找到实例<math>x</math>的一个最优解，也就是可行解<math>y</math>。
然后，我们的目标是找到实例<math>x</math>的一个最优解，也就是可行解<math>y</math>。
: <math>
: <math>
</math>
</math>
对于每一个组合优化问题，都有一个相应的决策问题，它查找是否存在某一特定测度的可行解。例如，如果一个图形 <math>G</math> 包含顶点 <math>u</math > 和 <math>v</math> ，那么最优化问题可能是“找到一条从<math>u</math>到<math>v</math>使用最少边的路径”。这个问题的答案可能是，比方说，4。一个相应的决策问题是“是否存在一条从 <math>u</math> 到 <math>v</math> 使用10条或更少边的路径? ”这个问题可以用简单的“是”或“否”来回答。
对于每一个组合优化问题，都有一个相应的决策问题，它查找是否存在某一特定测度的可行解。例如，如果一个图形 <math>G</math> 包含顶点 <math>u</math > 和 <math>v</math> ，那么最优化问题可能是“找到一条从<math>u</math>到<math>v</math>使用最少边的路径”。这个问题的答案可能是，比方说，4。一个相应的决策问题是“是否存在一条从 <math>u</math> 到 <math>v</math> 使用10条或更少边的路径? ”这个问题可以用简单的“是”或“否”来回答。
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|isbn=978-3-540-65431-5|display-authors=etal}}</ref>
==NP优化问题==
==NP优化问题==
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|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。
* the size of every feasible solution <math>y\in f(x)</math> is polynomially [[Bounded set|bounded]] in the size of the given instance <math>x</math>,
* 每个可行解<math>y\in f(x)</math>的大小都是由给定实例<math>x</math>的大小多项式约束的，
每个可行解<math>y\in f(x)</math>的大小都是由给定实例<math>x</math>的大小多项式约束的，
* 语言<math>\{\,x\,\mid\, x \in I \,\}</math> and <math>\{\,(x,y)\, \mid\, y \in f(x) \,\}</math>在多项式时间内可以可判定语言/识别，并且，
* the languages <math>\{\,x\,\mid\, x \in I \,\}</math> and <math>\{\,(x,y)\, \mid\, y \in f(x) \,\}</math> can be [[Decidable language|recognized]] in [[polynomial time]], and
语言<math>\{\,x\,\mid\, x \in I \,\}</math> and <math>\{\,(x,y)\, \mid\, y \in f(x) \,\}</math>在多项式时间内可以可判定语言/识别，并且，
* <math>m</math>是可计算的多项式时间。
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|isbn=91-7170-082-X}}</ref>
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" />
* ''NPO(I)'': Equals [[FPTAS]]. Contains the [[Knapsack problem]].
* ''NPO(I)''：等价于'''完全多项式时间近似方案 Fully Polynomial-time approximation scheme | PTAS '''。包含背包问题。
''NPO(I)''：等价于'''完全多项式时间近似方案 Fully Polynomial-time approximation scheme | PTAS '''。包含背包问题。
* ''NPO(II)''：等价于'''多项式时间近似方案 Polynomial-time approximation scheme | PTAS ''' 。包含分批调度问题。
* ''NPO(II)'': Equals [[Polynomial-time approximation scheme|PTAS]]. Contains the [[Makespan]] scheduling problem.
* ''NPO(III)''：具有多项式时间算法的NPO问题类，其计算的解的成本最多为最优成本的“c”倍（对于最小化问题），或成本至少为最优成本的<math>1/c</math>（对于最大化问题）。在尤拉·赫罗姆科维奇 Juraj Hromkovic 的书中，除了P=NP之外，所有的NPO(II)问题都被排除在这个类之外。如果没有排除，则等于APX（approximable）。包含'''最大可满足性问题 MAX-SAT '''和标准的旅行商问题| TSP。
''NPO(II)''：等价于'''多项式时间近似方案 Polynomial-time approximation scheme | PTAS ''' 。包含分批调度问题。
* ''NPO(IV)''：多项式时间算法的一类NPO问题，以比率为输入大小的对数多项式来逼近最优解。在Hromkovic的书中，除非P=NP，否则所有的NPO(III)-问题都不属于此类。包含集合覆盖问题。
* ''NPO(III)'': :The class of NPO problems that have polynomial-time algorithms which computes solutions with a cost at most ''c'' times the optimal cost (for minimization problems) or a cost at least <math>1/c</math> of the optimal cost (for maximization problems). In [[Juraj Hromkovič|Hromkovič]]'s book, excluded from this class are all NPO(II)-problems save if P=NP. Without the exclusion, equals APX. Contains [[MAX-SAT]] and metric [[Travelling salesman problem|TSP]].
* ''NPO(V)''：多项式时间算法的一类NPO问题，以某个函数限定的比率来逼近最优解。在Hromkovic的书中，除非P=NP，否则所有NPO(IV)-问题都不属于这类问题。包含旅行商问题| TSP和'''团问题|最大团问题 Clique problem|Max Clique problems '''。
''NPO(III)''：具有多项式时间算法的NPO问题类，其计算的解的成本最多为最优成本的“c”倍（对于最小化问题），或成本至少为最优成本的<math>1/c</math>（对于最大化问题）。在尤拉·赫罗姆科维奇 Juraj Hromkovic 的书中，除了P=NP之外，所有的NPO(II)问题都被排除在这个类之外。如果没有排除，则等于APX（approximable）。包含'''最大可满足性问题 MAX-SAT '''和标准的旅行商问题| TSP。
* ''NPO(IV)'': :The class of NPO problems with polynomial-time algorithms approximating the optimal solution by a ratio that is polynomial in a logarithm of the size of the input. In Hromkovic's book, all NPO(III)-problems are excluded from this class unless P=NP. Contains the [[set cover]] problem.
''NPO(IV)''：多项式时间算法的一类NPO问题，以比率为输入大小的对数多项式来逼近最优解。在Hromkovic的书中，除非P=NP，否则所有的NPO(III)-问题都不属于此类。包含集合覆盖问题。
* ''NPO(V)'': :The class of NPO problems with polynomial-time algorithms approximating the optimal solution by a ratio bounded by some function on n. In Hromkovic's book, all NPO(IV)-problems are excluded from this class unless P=NP. Contains the [[Travelling salesman problem|TSP]] and [[Clique problem|Max Clique problems]].
''NPO(V)''：多项式时间算法的一类NPO问题，以某个函数限定的比率来逼近最优解。在Hromkovic的书中，除非P=NP，否则所有NPO(IV)-问题都不属于这类问题。包含旅行商问题| TSP和'''团问题|最大团问题 Clique problem|Max Clique problems '''。
最优的旅行商途经[[德国15个最大的城市。这是每个城市只能访问一次的43589145600<ref>Take one city, and take all possible orders of the other 14 cities. Then divide by two because it does not matter in which direction in time they come after each other: 14!/2 = 43,589,145,600.</ref>次旅行中最短的一次。]
最优的旅行商途经[[德国15个最大的城市。这是每个城市只能访问一次的43589145600<ref>Take one city, and take all possible orders of the other 14 cities. Then divide by two because it does not matter in which direction in time they come after each other: 14!/2 = 43,589,145,600.</ref>次旅行中最短的一次。]
* [[Assignment problem]]
* '''指派问题 Assignment Problem '''
'''指派问题 Assignment Problem '''
*
* [[Closure problem]]
'''封闭性问题 Closure Problem '''
'''封闭性问题 Closure Problem '''
* [[Constraint satisfaction problem]]
*
'''约束满足问题 Constraint Satisfaction Problem '''
'''约束满足问题 Constraint Satisfaction Problem '''
* [[Cutting stock problem]]
*
'''切割问题 Cutting Stock Problem '''
'''切割问题 Cutting Stock Problem '''
*[[Dominating set]] problem
*
'''控制集问题 Dominating Set '''
'''控制集问题 Dominating Set '''
* [[Integer programming]]
*
'''整数规划 Integer Programming '''
'''整数规划 Integer Programming '''
* [[Knapsack problem]]
*
'''背包问题 Knapsack Problem '''
'''背包问题 Knapsack Problem '''
*[[Minimum relevant variables in linear system]]
*
'''线性系统中的最小相关变量 Minimum Relevant Variables In Linear System '''
'''线性系统中的最小相关变量 Minimum Relevant Variables In Linear System '''
*[[Minimum spanning tree]]
*
'''最小生成树 Minimum Spanning Tree '''
'''最小生成树 Minimum Spanning Tree '''
* [[Nurse scheduling problem]]
*
'''护士调度问题 Nurse Scheduling Problem '''
'''护士调度问题 Nurse Scheduling Problem '''
*[[Set cover problem]]
*
'''集合覆盖问题 Set Cover Problem '''
'''集合覆盖问题 Set Cover Problem '''
* [[Traveling salesman problem]]
*
'''旅行商问题 Traveling Salesman Problem '''
'''旅行商问题 Traveling Salesman Problem '''
* [[Vehicle rescheduling problem]]
*
'''车辆重新调度问题 Vehicle Rescheduling Problem '''
'''车辆重新调度问题 Vehicle Rescheduling Problem '''
* [[Vehicle routing problem]]
*
'''车辆线路优化问题 Vehicle Routing Problem '''
'''车辆线路优化问题 Vehicle Routing Problem '''
* [[Weapon target assignment problem]]
*
'''武器目标分配问题 Weapon Target Assignment Problem '''
'''武器目标分配问题 Weapon Target Assignment Problem '''
==参见==
==参见==
*[[Constraint composite graph]]
*约束复合图
约束复合图
==注解==
==注解==
==External links==
==外部链接==
{{Commonscat}}
{{Commonscat}}
{{DEFAULTSORT:Combinatorial Optimization}}
{{DEFAULTSORT:Combinatorial Optimization}}
类别: 计算复杂性理论
类别: 计算复杂性理论
类别: 理论计算机科学
类别: 理论计算机科学