Аноним

Евклидова задача коммивояжера: различия между версиями

Материал из WEGA
м
нет описания правки
мНет описания правки
 
(не показано 13 промежуточных версий этого же участника)
Строка 14: Строка 14:
Для заданного множества S точек в евклидовом пространстве <math>\mathbb{R} ^d</math>, для целого числа <math>d \ge 2 \; </math>, [[евклидов граф]] ([[евклидова сеть|сеть]]) представляет собой граф G = (S, E), где E – множество прямолинейных сегментов, соединяющих пары точек из S. Если все пары точек в S соединены дугами из E, то G называется [[полный евклидов граф|полным евклидовым графом]] на S. Стоимость графа равна сумме стоимостей дуг графа: <math>cost(G) = \sum_{(x, y) \in E} \delta (x, y)</math>
Для заданного множества S точек в евклидовом пространстве <math>\mathbb{R} ^d</math>, для целого числа <math>d \ge 2 \; </math>, [[евклидов граф]] ([[евклидова сеть|сеть]]) представляет собой граф G = (S, E), где E – множество прямолинейных сегментов, соединяющих пары точек из S. Если все пары точек в S соединены дугами из E, то G называется [[полный евклидов граф|полным евклидовым графом]] на S. Стоимость графа равна сумме стоимостей дуг графа: <math>cost(G) = \sum_{(x, y) \in E} \delta (x, y)</math>
   
   
[[схема аппроксимации с полиномиальным временем исполнения|Схема аппроксимации с полиномиальным временем исполнения]] (PTAS) представляет собой семейство алгоритмов <math> \big\{  A_{\varepsilon} \big\} </math>, такое, что для каждого фиксированного <math>\varepsilon > 0 \; </math> алгоритм <math>A_{\varepsilon} \; </math> исполняется за время, полиномиальное относительно размера входного графа, и дает <math>(1 + \varepsilon) \; </math>-аппроксимацию.
[[Аппроксимационная схема с полиномиальным временем выполнения]] (PTAS) представляет собой семейство алгоритмов <math> \big\{  A_{\varepsilon} \big\} </math>, такое, что для каждого фиксированного <math>\varepsilon > 0 \; </math> алгоритм <math>A_{\varepsilon} \; </math> выполняется за время, полиномиальное относительно размера входного графа, и дает <math>(1 + \varepsilon) \; </math>-аппроксимацию.


== Родственные работы ==
== Родственные работы ==
Строка 28: Строка 28:
Как ни удивительно, до сих пор неизвестно, является ли «decision»-версия этой задачи NP-полной [11] («decision»-версия евклидовой задачи коммивояжера заключается в поиске ответа на вопрос, существует ли для заданных евклидового пространства <math>\mathbb{R} ^d</math> и числа t простой путь с длиной, меньшей t, проходящий через каждую точку ровно один раз).
Как ни удивительно, до сих пор неизвестно, является ли «decision»-версия этой задачи NP-полной [11] («decision»-версия евклидовой задачи коммивояжера заключается в поиске ответа на вопрос, существует ли для заданных евклидового пространства <math>\mathbb{R} ^d</math> и числа t простой путь с длиной, меньшей t, проходящий через каждую точку ровно один раз).


Аппроксимируемость евклидовой задачи коммивояжера в последние десятилетия активно изучалась. Нетрудно увидеть, что эта задача неаппроксимируема за полиномиальное время (если только не окажется верным P = NP) для произвольных графов с произвольной стоимостью дуг. Если веса удовлетворяют [[неравенство треугольника|неравенству треугольника]] (этот случай обозначается как [[метрическая задача коммивояжера]]), существует алгоритм 3/2-аппроксимации с полиномиальным временем исполнения, разработанный Кристофидесом [8]; также известно, что PTAS для этого случая не существует (если только не верно P = NP). Тревизан [17] усилил этот результат, включив евклидовы графы более высоких размерностей (тот же результат имеет место для любой <math>\ell _p</math>-метрики).
Аппроксимируемость евклидовой задачи коммивояжера в последние десятилетия активно изучалась. Нетрудно увидеть, что эта задача неаппроксимируема за полиномиальное время (если только не окажется верным P = NP) для произвольных графов с произвольной стоимостью дуг. Если веса удовлетворяют [[неравенство треугольника|неравенству треугольника]] (этот случай обозначается как [[метрическая задача коммивояжера]]), существует алгоритм 3/2-аппроксимации с полиномиальным временем выполнения, разработанный Кристофидесом [8]; также известно, что PTAS для этого случая не существует (если только не верно P = NP). Тревизан [17] усилил этот результат, включив евклидовы графы более высоких размерностей (тот же результат имеет место для любой <math>\ell _p</math>-метрики).




Строка 45: Строка 45:
Основная идея алгоритмов Ароры и Митчелла достаточно проста, но детали анализа оказываются очень сложными. Оба алгоритма используют один и тот же подход. Во-первых, необходимо доказать так называемую [[структурная теорема|структурную теорему]]. Она демонстрирует, что существует <math>(1 + \epsilon) \; </math>-аппроксимация с некоторыми локальными свойствами. В случае евклидовой задачи коммивояжера существует разбиение пространства при помощи кваддерева, содержащее все точки, такие, что каждая ячейка кваддерева пересекается во время пути не более чем константное число раз и только в некоторых заранее определенных местоположениях. После доказательства структурной теоремы необходимо использовать динамическое программирование для нахождения оптимального (или близкого к оптимальному) решения, которое подчиняется локальным свойствам, обозначенным в структурной теореме.
Основная идея алгоритмов Ароры и Митчелла достаточно проста, но детали анализа оказываются очень сложными. Оба алгоритма используют один и тот же подход. Во-первых, необходимо доказать так называемую [[структурная теорема|структурную теорему]]. Она демонстрирует, что существует <math>(1 + \epsilon) \; </math>-аппроксимация с некоторыми локальными свойствами. В случае евклидовой задачи коммивояжера существует разбиение пространства при помощи кваддерева, содержащее все точки, такие, что каждая ячейка кваддерева пересекается во время пути не более чем константное число раз и только в некоторых заранее определенных местоположениях. После доказательства структурной теоремы необходимо использовать динамическое программирование для нахождения оптимального (или близкого к оптимальному) решения, которое подчиняется локальным свойствам, обозначенным в структурной теореме.


Исходные алгоритмы, представленные в первой версии [1], представленной на конференции, и в раннем варианте [13], имели время исполнения в форме <math>O(n^{1/ \epsilon})</math>, что позволяло получить <math>(1 + \epsilon ) \; </math>-аппроксимацию; впоследствии оно было улучшено. В частности, рандомизированный алгоритм Ароры [1] исполняется за время <math>O(n(log \; n)^{1/ \epsilon})</math>; он может быть дерандомизирован, в силу чего время увеличится на <math>O(n) \; </math>. Теорема 3 также может быть распространена на более высокие размерности. Арора демонстрирует следующий результат.
Исходные алгоритмы, представленные в первой версии [1], представленной на конференции, и в раннем варианте [13], имели время выполнения в форме <math>O(n^{1/ \epsilon})</math>, что позволяло получить <math>(1 + \epsilon ) \; </math>-аппроксимацию; впоследствии оно было улучшено. В частности, рандомизированный алгоритм Ароры [1] выполняется за время <math>O(n(log \; n)^{1/ \epsilon})</math>; он может быть дерандомизирован, в силу чего время увеличится на <math>O(n) \; </math>. Теорема 3 также может быть распространена на более высокие размерности. Арора демонстрирует следующий результат.




'''Теорема 4 (Арора [1]). Для каждого константного значения d евклидова задача коммивояжера на <math>\mathbb{R} ^d</math> имеет PTAS.'''
'''Теорема 4 (Арора [1]). Для любого константного значения d евклидова задача коммивояжера на <math>\mathbb{R} ^d</math> имеет PTAS.'''


Для каждого фиксированного значения c > 1 и любых n вершин из <math>\mathbb{R} ^d</math> существует рандомизированный алгоритм, который находит (1 + 1/c)-аппроксимацию для оптимального пути коммивояжера за время <math>O(n (log \; n)^{(O(\sqrt{d} c))^{d-1} })</math>. В частности, для любых константных значений d и c время исполнения составляет <math>O(n (log \; n)^{O(1)})</math>. Алгоритм может быть дерандомизирован, что увеличит время исполнения на коэффициент <math>O(n^d) \; </math>.
'''Для любого фиксированного значения c > 1 и любых n вершин из <math>\mathbb{R} ^d</math> существует рандомизированный алгоритм, который находит (1 + 1/c)-аппроксимацию для оптимальной траектории движения коммивояжера за время <math>O(n (log \; n)^{(O(\sqrt{d} c))^{d-1} })</math>. В частности, для любых константных значений d и c время выполнения составляет <math>O(n (log \; n)^{O(1)})</math>. Алгоритм может быть дерандомизирован, что увеличит время выполнения на коэффициент <math>O(n^d) \; </math>.
'''


Рао и Смит [15] впоследствии расширили эту теорему, предложив следующую.
Рао и Смит [15] впоследствии расширили эту теорему, предложив следующую.




'''Теорема 5 (Рао и Смит [15]). Существует детерминированный алгоритм, вычисляющий (1 + 1/c)-аппроксимацию оптимальной траектории движения коммивояжера за время <math>O(2^{(cd)^{O(d)}} n + (cd)^{O(d)} n log \; n)</math>.'''
'''Теорема 5 (Рао и Смит [15]). Существует детерминированный алгоритм, вычисляющий (1 + 1/c)-аппроксимацию оптимальной траектории движения коммивояжера за время <math>O(2^{(cd)^{O(d)}} n + (cd)^{O(d)} n \; log \; n)</math>.'''


'''Также существует рандомизированный алгоритм Монте-Карло, который достигает успеха с вероятностью не менее 1/2, вычисляя (1 + 1/c)-аппроксимацию для оптимального пути коммивояжера за ожидаемое время <math>(c \sqrt{d})^{O(d(c \sqrt{d})^{d-1})} n + O(d \; n \; log \; n)</math>.'''
'''Также существует рандомизированный алгоритм Монте-Карло, который достигает успеха с вероятностью не менее 1/2, вычисляя (1 + 1/c)-аппроксимацию для оптимальной траектории движения коммивояжера за ожидаемое время <math>(c \sqrt{d})^{O(d(c \sqrt{d})^{d-1})} n + O(d \; n \; log \; n)</math>.'''




Строка 63: Строка 64:




'''Теорема 6 (Рао и Смит [15]). Существует рандомизированный алгоритм, который вычисляет (1 + 1/c)-аппроксимацию для оптимального пути коммивояжера за время <math>O(n 2^{c^{O(1)}} + c^{O(1)} n \; log \; n)</math>.'''
'''Теорема 6 (Рао и Смит [15]). Существует детерминированный алгоритм, который вычисляет (1 + 1/c)-аппроксимацию для оптимальной траектории движения коммивояжера за время <math>O(n 2^{c^{O(1)}} + c^{O(1)} n \; log \; n)</math>.'''


'''Существует рандомизированный алгоритм Монте-Карло, который не достигает успеха с вероятностью менее 1/2, вычисляя (1 + 1/c)-аппроксимацию для оптимального пути коммивояжера за ожидаемое время <math>O(n 2^{c^{O(1)}} + n \; log \; n)</math>.'''
'''Существует рандомизированный алгоритм Монте-Карло, который не достигает успеха с вероятностью менее 1/2, вычисляя (1 + 1/c)-аппроксимацию для оптимальной траектории движения коммивояжера за ожидаемое время <math>O(n 2^{c^{O(1)}} + n \; log \; n)</math>.'''


== Применение ==
== Применение ==
Техники, разработанные Аророй [1] и Митчеллом [13], нашли множество вариантов применения в разработке схем аппроксимации с полиномиальным временем исполнения для задач геометрической оптимизации.
Техники, разработанные Аророй [1] и Митчеллом [13], нашли множество вариантов применения в разработке аппроксимационных схем с полиномиальным временем выполнения для задач геометрической оптимизации.




''Евклидова задача нахождения минимального дерева Штейнера''. Для заданного множества S из n точек в евклидовом пространстве <math>\mathbb{R} ^d</math> найти путь минимальной стоимости, соединяющий все точки S (стоимость сети равна сумме длин дуг, ее определяющих).
''Евклидова задача нахождения минимального дерева Штейнера''. Для заданного множества S из n точек в евклидовом пространстве <math>\mathbb{R} ^d</math> найти путь с минимальной стоимостью сети, соединяющий все точки S (стоимость сети равна сумме длин дуг, ее определяющих).


'''Теорема 7 ([1, 15]). Для каждого константного значения d евклидова задача нахождения минимального дерева Штейнера на <math>\mathbb{R} ^d</math> имеет PTAS.'''
'''Теорема 7 ([1, 15]). Для любого константного значения d евклидова задача нахождения минимального дерева Штейнера на <math>\mathbb{R} ^d</math> имеет PTAS.'''




''Евклидова задача нахождения k медиан''. Для заданного множества S из n точек в евклидовом пространстве <math>\mathbb{R} ^d</math> и целого числа k найти k медиан между точками S, таких, что сумма расстояний от каждой точки S до ближайшей к ней медианы минимальна.
''Евклидова задача нахождения k медиан''. Для заданного множества S из n точек в евклидовом пространстве <math>\mathbb{R} ^d</math> и целого числа k найти k медиан между точками S, таких, что сумма расстояний от каждой точки S до ближайшей к ней медианы минимальна.


'''Теорема 8 ([5]). Для каждого константного значения d евклидова задача нахождения k медиан на <math>\mathbb{R} ^d</math> имеет PTAS.'''
'''Теорема 8 ([5]). Для любого константного значения d евклидова задача нахождения k медиан на <math>\mathbb{R} ^d</math> имеет PTAS.'''




''Евклидова задача коммивояжера с k точками''. Для заданного множества S из n точек в евклидовом пространстве <math>\mathbb{R} ^d</math> и целого числа k найти путь минимальной длины, проходящий не менее k точек множества S.
''Евклидова задача коммивояжера с k точками''. Для заданного множества S из n точек в евклидовом пространстве <math>\mathbb{R} ^d</math> и целого числа k найти путь минимальной длины, проходящий не менее чем через k точек множества S.




''Евклидова задача нахождения минимального дерева Штейнера с k точками''. Для заданного множества S из n точек в евклидовом пространстве <math>\mathbb{R} ^d</math> и целого числа k найти кратчайшее дерево, содержащее не менее k точек множества S.
''Евклидова задача нахождения минимального дерева Штейнера с k точками''. Для заданного множества S из n точек в евклидовом пространстве <math>\mathbb{R} ^d</math> и целого числа k найти кратчайшее дерево, содержащее не менее k точек множества S.


'''Теорема 9 ([1]). Для каждого константного значения d евклидовы задачи коммивояжера с k точками и нахождения минимального дерева Штейнера с k точками на <math>\mathbb{R} ^d</math> имеют PTAS.'''
'''Теорема 9 ([1]). Для любого константного значения d евклидовы задачи коммивояжера с k точками и нахождения минимального дерева Штейнера с k точками на <math>\mathbb{R} ^d</math> имеют PTAS.'''




''Евклидова задача нахождения k-связного подграфа минимальной стоимости''. Для заданного множества S из n точек в евклидовом пространстве <math>\mathbb{R} ^d</math> и целого числа k найти подграф полного графа S минимальной стоимости, являющийся k-связным.
''Евклидова задача нахождения k-связного подграфа минимальной стоимости''. Для заданного множества S из n точек в евклидовом пространстве <math>\mathbb{R} ^d</math> и целого числа k найти подграф полного графа S минимальной стоимости, являющийся k-связным.


'''Теорема 10 ([9]). Для каждого константного значения d и константного k, евклидова задача нахождения k-связного подграфа минимальной стоимости на <math>\mathbb{R} ^d</math> имеет PTAS.'''
'''Теорема 10 ([9]). Для любого константного значения d и константного k, евклидова задача нахождения k-связного подграфа минимальной стоимости на <math>\mathbb{R} ^d</math> имеет PTAS.'''




Техники, разработанные Аророй [1] и Митчеллом [13], также привели к созданию квазиполиномиальных схем аппроксимации – то есть алгоритмов с временем исполнения <math>n^{O(log \; n)}</math>. К примеру, Арора и Карокостас [4] создали схему аппроксимации с квазиполиномиальным временем исполнения для решения евклидовой задачи нахождения минимального времени ожидания; Реми и Стегер [16] предложили схему аппроксимации с полиномиальным временем исполнения для решения задачи триангуляции с минимальным весом.
Техники, разработанные Аророй [1] и Митчеллом [13], также привели к созданию квазиполиномиальных аппроксимационных схем – то есть алгоритмов с временем выполнения <math>n^{O(log \; n)}</math>. К примеру, Арора и Карокостас [4] создали аппроксимационную схему с квазиполиномиальным временем выполнения для решения евклидовой задачи нахождения минимального времени ожидания; Реми и Стегер [16] предложили аппроксимационную схему с полиномиальным временем выполнения для решения задачи триангуляции с минимальным весом.
Более подробные обзоры можно найти в [2] и [10].
Более подробные обзоры можно найти в [2] и [10].


== Расширение на планарные графы ==
== Расширение на планарные графы ==


Подход динамического программирования, используемый Арором и Митчеллом, также имеет отношение к недавним достижениям в области нескольких проблем оптимизации для планарных графов. В частности, Аврор и коллеги [3] разработали PTAS для задачи коммивояжера на взвешенных планарных графах; существует также PTAS для задачи нахождения двусвязного остовного подграфа планарного графа, имеющего минимальную стоимость [6].
Подход динамического программирования, используемый Аророй [1] и Митчеллом [13], также имеет отношение к недавним достижениям в области нескольких проблем оптимизации для планарных графов. В частности, Арора и коллеги [3] разработали PTAS для задачи коммивояжера на взвешенных планарных графах; существует также PTAS для задачи нахождения двусвязного остовного подграфа планарного графа, имеющего минимальную стоимость [6].
 


== Открытые вопросы ==
== Открытые вопросы ==


Остается неясным интересный вопрос: могут ли упомятуные выше квазиполиномиальные схемы аппроксимации (для нахождения минимального времени ожидания и триангуляции с минимальным весом) быть расширены для получения схем аппроксимации с полиномиальным временем исполнения. Другие открытые вопросы можно найти в [2].
Остается неясным интересный вопрос: могут ли упомянутые выше квазиполиномиальные аппроксимационные схемы (для нахождения минимального времени ожидания и триангуляции с минимальным весом) быть расширены для получения аппроксимационных схем с полиномиальным временем выполнения. Другие открытые вопросы можно найти в [2].
 


== См. также ==
== См. также ==
4430

правок