일반적으로 우리는 NPC 문제가 있다고 가정합니다. 더 많은 제약 조건을 추가하면 (더 어렵게 만듭니다), 문제가 NPH가 될 수 있습니까? 나는 NPC와 NPH의 차이점을 안다. 그러나 기존의 NPC 문제에 새로운 제약 조건을 추가하는 것이 NPH가되거나 여전히 NPC로 남아 있음을 보여주는 방법을 모르겠다.
TSP (Traveling Salesman Problem) 정의 중 하나는 다음과 같습니다. 삼각형 부등식이 유지되는 가중치 완전 무향 그래프에서 최소 총 무게의 해밀턴 경로를 반환합니다. 제 경우에는 해밀턴 경로를 원하지 않습니다. 두 개의 잘 알려진 꼭지점 사이의 경로가 필요합니다. 따라서 공식은 다음과 같습니다. triangle inequality가
문제가 NP 하드라는 스케줄링 문제를 보았습니다. 제 질문은 입니다. 1) 문제가 NP 어려운 것은 NP에 없다는 것을 의미합니까? 왜냐하면 NP라면 문제는 NP 완료라고 말하기 때문입니다. a) NP 에있는 경우 NPC에 문제가 있음을 알고 있습니다. b) NP가 어렵습니다.
매핑을 통해 NP 하드 문제를 다른 NP 하드 문제로 줄일 수 있으므로 제 질문은 한 걸음 앞으로 다가갑니다. 예를 들어 그 모든 단계 : 다른 NP에도 매핑 할 수 있습니까? 사전에 감사 http://en.wikipedia.org/wiki/Approximation_algorithm에서
유명한 게임 흐름에서 문제를 해결할 방법을 찾으려고했습니다. http://moh97.us/flow/ Google 검색 결과 NP 완성 문제임을 알게되었습니다. 좋은 해결책은 경험적 방법과 상처를 사용하는 것입니다. 어떻게 NP 완전 문제를 쉽게 발견 할 수 있습니까? 때로는 차단할 때 명백한 해결책을 볼 수 없습니다. NP 완료와 함께 이런 일이 발생하면
wiki에 따르면 (N-1)! N 개의 도시와 함께 투어를 계산할 수 있습니다. 나는 더 나은 방법을 찾았지만 수학을 통해 내가 그것을 얼마나 향상 시켰는지 계산할 수는 없다. 나는 내 가정용 PC에서 1 시간 이내에 20 개 도시지도를 해결할 수 있다고 말할 수 있습니다. 20! = 2.43290200e + 18. 내가 한 일은 다음과 같습니다. 브로트
나는 profit (i, j)가 profit (j, i)와 같지 않을 수 있도록 각 꼭지점 쌍 사이에 정의 된 약간의 이윤을 가진 꼭지점 집합을 가지고 있습니다. 또한, 양의 가중치 사이클이 있고 이윤은 음수 일 수 있습니다. 최대 이익을 찾는 것이 NP 하드 문제이므로 문제는 최대 1 개 도시 (모든 도시를 방문 할 필요가 없음)를 방문하는 이익을 최대화
BinPack 문제의 특수한 변형을 사용합니다. 나는 naïve 알고리즘 atm을 사용하므로 어떤 초기 연구를 수행하는 방법이 일 수 있습니다. 을 알고 싶습니다. 아니면 아무도 알고 이 문제를 줄이는 방법 뭔가 알려져 있니? 문제 : 특정 수량과 크기의 항목 I 및 탱크 B가 있습니다. |I| ∈ ℕ, |B| ∈ ℕ
s : (I ∪ B) → ℕ
모든