Евклидова задача коммивояжера: различия между версиями

Перейти к навигации Перейти к поиску
м
нет описания правки
мНет описания правки
мНет описания правки
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 выполнения|Схема аппроксимации 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> 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> исполняется за время, полиномиальное относительно размера входного графа, и дает <math>(1 + \varepsilon) \; </math>-аппроксимацию.


== Родственные работы ==
== Родственные работы ==
Строка 69: Строка 69:


== 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.




Строка 95: Строка 95:




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].


Строка 104: Строка 104:
== Открытые вопросы ==
== Открытые вопросы ==


Остается неясным интересный вопрос: могут ли упомянутые 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 ==
4551

правка

Навигация