4501
правка
Irina (обсуждение | вклад) мНет описания правки |
Irina (обсуждение | вклад) мНет описания правки |
||
(не показано 5 промежуточных версий этого же участника) | |||
Строка 1: | Строка 1: | ||
== Ключевые слова и синонимы == | == Ключевые слова и синонимы == | ||
Разработка алгоритма | Разработка аппроксимационного алгоритма | ||
== Определение == | == Определение == | ||
Пусть дано множество точек, называемых полюсами, в метрическом пространстве. Задача заключается в нахождении кратчайшего дерева, связывающего все точки. В случае деревьев Штейнера используются три основных метрических пространства: евклидова плоскость, плоскость с прямолинейными расстояниями и сеть с взвешенными ребрами. Задачи построения [[дерево Штейнера|дерева Штейнера]] в этих метрических пространствах носят названия [[Евклидова задача Штейнера|евклидовой задачи Штейнера]] (Euclidean Steiner Tree, EST), ''прямолинейного дерева Штейнера'' (Rectilinear Steiner Tree, RST) и ''сетевого дерева Штейнера'' (Network Steiner Tree, NST), соответственно. Было обнаружено, что для EST и RST имеются схемы | Пусть дано множество точек, называемых полюсами, в метрическом пространстве. Задача заключается в нахождении кратчайшего дерева, связывающего все точки. В случае деревьев Штейнера используются три основных метрических пространства: евклидова плоскость, плоскость с прямолинейными расстояниями и сеть с взвешенными ребрами. Задачи построения [[дерево Штейнера|дерева Штейнера]] в этих метрических пространствах носят названия [[Евклидова задача Штейнера|евклидовой задачи Штейнера]] (Euclidean Steiner Tree, EST), ''прямолинейного дерева Штейнера'' (Rectilinear Steiner Tree, RST) и ''сетевого дерева Штейнера'' (Network Steiner Tree, NST), соответственно. Было обнаружено, что для EST и RST имеются аппроксимационные схемы с полиномиальным временем выполнения (PTAS) при помощи адаптивного разбиения. Однако для NST существует положительное число r, такое, что вычисление r-аппроксимации является NP-полной задачей. До настоящего момента лучший коэффициент эффективности для аппроксимации NST с полиномиальным временем выполнения был получен при помощи k-ограниченных деревьев Штейнера. Однако на практике очень часто используется итеративное 1-дерево Штейнера. Фактически итеративное 1-дерево Штейнера уже давно предлагалось в качестве кандидата на хорошую аппроксимацию минимальных деревьев Штейнера. Оно отлично проявило себя в компьютерных экспериментах, однако не было проведено корректного анализа, который показал бы, что коэффициент эффективности итеративного 1-дерева Штейнера превосходит коэффициент эффективности минимального остовного дерева. Недавно такую работу проделали Ду и коллеги [9]. Небольшое различие в построении 3-ограниченного дерева Штейнера и итеративного 1-дерева Штейнера приводит к значительному различию при анализе этих двух типов деревьев. В чем заключается сложность такого анализа? Это будет описано ниже. | ||
== История и предпосылки == | == История и предпосылки == | ||
Строка 34: | Строка 34: | ||
Хорошо известной задачей является гипотеза Гилберта-Поллака об отношении Штейнера, представляющем собой минимальное отношение длин между минимальным деревом Штейнера и минимальным остовным деревом | Хорошо известной задачей является гипотеза Гилберта-Поллака об отношении Штейнера, представляющем собой минимальное отношение длин между минимальным деревом Штейнера и минимальным остовным деревом на том же множестве точек. Гилберт и Поллак в 1968 году предположили, что отношение Штейнера на евклидовой плоскости равно <math>\sqrt{3} / 2 \;</math> и достигается для трех вершин равностороннего треугольника. Доказательству этой гипотезы было посвящено множество работ, в конечном итоге ее доказали Ду и Хван [7]. | ||
Строка 44: | Строка 44: | ||
Анализ итеративного 1-дерева Штейнера также долго время оставался нерешенной задачей. С тех пор как Чанг [4, 5] в 1972 году предположил, что итеративное 1-дерево Штейнера аппроксимирует минимальное дерево Штейнера, его эффективность в компьютерных экспериментах оказалась весьма высокой [10, 13], однако подкреплений со стороны теоретического анализа этому утверждению до сих пор не найдено. Фактически и k-ограниченное дерево Штейнера, и итеративное 1-дерево Штейнера строятся при помощи жадных алгоритмов, но с различными типами гармонических функций. В случае итеративного 1-дерева Штейнера гармоническая функция не является субмодулярной, тогда как в случае k-ограниченного дерева Штейнера она является таковой; свойство, выполняющееся для второго типа деревьев, может оказаться неверным для первого. Оказалось, что субмодулярность гармонической функции исключительно важна для анализа жадных аппроксимаций [11]. Ду и др. [9] дали точный анализ для итеративного 1-дерева Штейнера при помощи обобщенной техники обработки несубмодулярной гармонической функции. | Анализ итеративного 1-дерева Штейнера также долго время оставался нерешенной задачей. С тех пор как Чанг [4, 5] в 1972 году предположил, что итеративное 1-дерево Штейнера аппроксимирует минимальное дерево Штейнера, его эффективность в компьютерных экспериментах оказалась весьма высокой [10, 13], однако подкреплений со стороны теоретического анализа этому утверждению до сих пор не найдено. Фактически и k-ограниченное дерево Штейнера, и итеративное 1-дерево Штейнера строятся при помощи жадных алгоритмов, но с различными типами гармонических функций. В случае итеративного 1-дерева Штейнера гармоническая функция не является субмодулярной, тогда как в случае k-ограниченного дерева Штейнера она является таковой; свойство, выполняющееся для второго типа деревьев, может оказаться неверным для первого. Оказалось, что субмодулярность гармонической функции исключительно важна для анализа жадных аппроксимаций [11]. Ду и др. [9] дали точный анализ для итеративного 1-дерева Штейнера при помощи обобщенной техники обработки несубмодулярной гармонической функции. | ||
== Основные результаты == | == Основные результаты == | ||
Строка 50: | Строка 49: | ||
В дереве Штейнера полюс может иметь степень больше единицы. Можно провести декомпозицию дерева Штейнера, разбив все вершины со степенью больше 1 на меньшие деревья, в которых каждый полюс является листом. В такой декомпозиции каждое полученное маленькое дерево называется [[полный компонент|полным компонентом]]. Размер полного компонента равен количеству содержащихся в нем полюсов. Дерево Штейнера является k-ограниченным, если каждый его полный компонент имеет размер не более k. Кратчайшее k-ограниченное дерево Штейнера также называется k-ограниченным [[минимальное дерево Штейнера|минимальным деревом Штейнера]]. Обозначим его длину за <math>smt_k(P) \;</math>. Очевидно, что <math>smt_2(P) \;</math> – длина минимального остовного дерева на P, также обозначаемая как mst(P). Пусть smt(P) обозначает длину минимального дерева Штейнера на P. Если значение <math>smt_3(P) \;</math> можно вычислить за полиномиальное время, то этот способ лучше подходит для аппроксимации smt(P) по сравнению с mst(P). Однако до сих пор для <math>smt_3(P) \;</math> не было найдено аппроксимации с полиномиальным временем. Поэтому Зеликовский [14] использовал жадную аппроксимацию <math>smt_3(P) \;</math> для аппроксимации smt(P). Чанг [4, 5] использовал похожий жадный алгоритм для вычисления итеративного 1-дерева Штейнера. Пусть <math>\mathcal{F} \;</math> – семейство подграфов исходного графа G с взвешенными ребрами. Для любого связного подграфа H обозначим за mst(H) длину минимального остовного дерева H, а за mst(H) – сумму mst(H') для H' по всем связным компонентам | В дереве Штейнера полюс может иметь степень больше единицы. Можно провести декомпозицию дерева Штейнера, разбив все вершины со степенью больше 1 на меньшие деревья, в которых каждый полюс является листом. В такой декомпозиции каждое полученное маленькое дерево называется [[полный компонент|полным компонентом]]. Размер полного компонента равен количеству содержащихся в нем полюсов. Дерево Штейнера является k-ограниченным, если каждый его полный компонент имеет размер не более k. Кратчайшее k-ограниченное дерево Штейнера также называется k-ограниченным [[минимальное дерево Штейнера|минимальным деревом Штейнера]]. Обозначим его длину за <math>smt_k(P) \;</math>. Очевидно, что <math>smt_2(P) \;</math> – длина минимального остовного дерева на P, также обозначаемая как mst(P). Пусть smt(P) обозначает длину минимального дерева Штейнера на P. Если значение <math>smt_3(P) \;</math> можно вычислить за полиномиальное время, то этот способ лучше подходит для аппроксимации smt(P) по сравнению с mst(P). Однако до сих пор для <math>smt_3(P) \;</math> не было найдено аппроксимации с полиномиальным временем. Поэтому Зеликовский [14] использовал жадную аппроксимацию <math>smt_3(P) \;</math> для аппроксимации smt(P). Чанг [4, 5] использовал похожий жадный алгоритм для вычисления итеративного 1-дерева Штейнера. Пусть <math>\mathcal{F} \;</math> – семейство подграфов исходного графа G с взвешенными ребрами. Для любого связного подграфа H обозначим за mst(H) длину минимального остовного дерева H, а за mst(H) – сумму mst(H') для H' по всем связным компонентам для любого подграфа H. | ||
Строка 65: | Строка 64: | ||
Если множество <math>\mathcal{F} \;</math> состоит из всех полных компонентов размером не более 3, этот жадный алгоритм дает на выходе 3-ограниченное дерево Штейнера, введенное Зеликовским [14]. Если <math>\mathcal{F} \;</math> состоит из всех трехлучевых звезд и всех ребер | Если множество <math>\mathcal{F} \;</math> состоит из всех полных компонентов размером не более 3, этот жадный алгоритм дает на выходе 3-ограниченное дерево Штейнера, введенное Зеликовским [14]. Если <math>\mathcal{F} \;</math> состоит из всех трехлучевых звезд и всех ребер (где трехлучевая звезда представляет собой дерево с 3 листьями и центральной вершиной), то этот жадный алгоритм дает на выходе итеративное 1-дерево Штейнера. Интересный факт, на которой обратили внимание Ду и коллеги [9], заключается в том, что функция gain(<math>\cdot</math>) является субмодулярной над всеми полными компонентами размера не более 3, но не является субмодулярной над всеми трехлучевыми звездами и ребрами. | ||
Строка 82: | Строка 81: | ||
Доказательство. Предположим, что f является субмодулярной. Положим <math>B = A \cup \{ x \} \;</math> и <math>C = A \cup \{ y \} \;</math>. Тогда <math>B \cup C = A \cup A \cup \{ x, y \} \;</math> и <math>B \cap C = A \;</math>. Следовательно, | Доказательство. Предположим, что f является субмодулярной. Положим <math>B = A \cup \{ x \} \;</math> и <math>C = A \cup \{ y \} \;</math>. Тогда <math>B \cup C = A \cup A \cup \{ x, y \} \;</math> и <math>B \cap C = A \;</math>. Следовательно, имеет место | ||
<math>f(A \cup \{ x, y \}) - f(A \cup \{ x \}) - f(A \cup \{ y \}) + f(A) \le 0 \;</math>, | <math>f(A \cup \{ x, y \}) - f(A \cup \{ x \}) - f(A \cup \{ y \}) + f(A) \le 0 \;</math>, | ||
Строка 152: | Строка 151: | ||
Рисунок 2. | Рисунок 2. | ||
== Применение == | == Применение == |
правка