A hátizsák p-ben van?
Pontszám: 4,3/5 ( 60 szavazat )A hátizsák probléma NP-teljes , ha a számokat bináris számként adjuk meg. Ebben az esetben a dinamikus programozás exponenciálisan sok lépést tesz meg (a bemenet méretében, azaz a bemenetben lévő bitek számában) a † befejezéséhez.
A hátizsák probléma a P-ben?
A hátizsák-probléma (Elérhető-e legalább V érték a W súly túllépése nélkül?) döntési problémaformája NP-teljes , így nem ismert minden esetben helyes és gyors (polinomiális idő) algoritmus.
NP egyenlő P-vel?
Az NP-nehéz problémák legalább olyan kemények, mint az NP problémák; azaz minden NP probléma redukálható rájuk (polinomiális időben). ... Ha bármely NP-teljes probléma P-ben van, akkor abból az következne, hogy P = NP . Számos fontos probléma azonban NP-teljesnek bizonyult, és egyikre sem ismert gyors algoritmus.
Megoldható-e a hátizsák polinomiális időben?
Egy polinomiális idejű algoritmust mutatunk be és elemezünk. A ~t azonban nyitott probléma marad, hogy bármely fix n > 2 esetén az n változós hátizsák-probléma polinomiális időben megoldható .
Mi a hátizsák probléma a DAA-ban?
Hátizsák-probléma Adott egy tételkészlet, mindegyiknek van súlya és értéke, határozza meg a gyűjteménybe felvenni kívánt cikkek részhalmazát úgy, hogy a teljes súly kisebb vagy egyenlő legyen egy adott határértéknél, és a teljes érték a lehető legnagyobb legyen. A hátizsák probléma a kombinatorikus optimalizálási feladatban van.
3.1 Hátizsák probléma – Mohó módszer
Melyik megközelítés a legjobb a hátizsákos problémában?
A mohó módszert úgy jellemezhetjük, hogy „rövidlátó” és „nem helyrehozható”. Csak olyan problémák esetén ideálisak, amelyeknek optimális alépítményük van. Az ilyen optimalizálási problémák megoldásának egyik módja a mohó módszer.
Megoldható a 01-es hátizsák probléma mohó algo segítségével?
0-1 A hátizsák nem oldható meg mohó megközelítéssel . A mohó megközelítés nem biztosít optimális megoldást.
Megoldható a hátizsák probléma?
A hátizsák-problémának most van egy pszeudopolinomiális , nem pedig polinomiális megoldása, mert a dinamikus programozási megoldás egy értéktől függő futási időt ad – azaz O(nW), ahol W a maximális kapacitást reprezentáló érték.
Hányféle hátizsák-probléma létezik?
Ha egynél több kényszer van (például térfogatkorlát és súlykorlát is, ahol az egyes cikkek térfogata és súlya nem függ össze), akkor a többszörösen kényszerített hátizsák problémát, a többdimenziós hátizsák problémát vagy az m-dimenziós problémát kapjuk. hátizsák probléma.
Miért exponenciális a hátizsák?
A kapacitás bemenet NEM egy W számból álló tömb, hanem egyetlen egész szám, amelyet log(W) bitek tömbje képvisel. Növelje meg a méretét 1-gyel (1 értelmes bit hozzáadásával), W megduplázódik, így a futási idő megduplázódik , ebből adódik az exponenciális időbonyolultság.
Mit jelent, ha P nem egyenlő NP-vel?
Ha P egyenlő NP-vel, minden NP-probléma tartalmazna egy rejtett parancsikont, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy gyorsan tökéletes megoldást találjanak rájuk. De ha P nem egyenlő NP-vel, akkor nem léteznek ilyen hivatkozások , és a számítógépek problémamegoldó képességei alapvetően és tartósan korlátozottak maradnak.
Mit jelent a P vs NP?
P a polinomiális idő rövidítése . Az NP a nem-determinisztikus polinomidőt jelenti. Definíciók: A polinomiális idő azt jelenti, hogy az algoritmus bonyolultsága O(n^k), ahol n az adataid mérete (pl. a listában a rendezendő elemek száma), k pedig egy állandó.
Miért olyan fontos a P NP?
P = NP : ha van módod bármely ellenőrizhető megoldáshoz navigálni, akkor tudod, hogy mindegyiket meg tudod oldani. Az a fontos, hogy ne legyenek alattomos problémák vagy kivételek, ha már tudod, hogy ez az egyenértékűség igaz. Sok nehéznek tűnő probléma most megoldható lesz.
Létezik többidő-algoritmus a hátizsák-problémára?
A hátizsák-probléma teljesen polinomiális idejű közelítési sémával rendelkezik. ... Ez a közelítés egy alternatív dinamikus programozási módszert használ a hátizsák probléma megoldására O(n2maxi(vi)) időbonyolítással, ahol vmax=maxi(vi) az elemek maximális értéke.
Mi a DP probléma?
A dinamikus programozás (általános nevén DP) egy algoritmikus technika a probléma megoldására úgy, hogy azt rekurzív módon egyszerűbb részproblémákra bontja, és azt a tényt használja fel, hogy az átfogó probléma optimális megoldása az egyes részproblémák optimális megoldásától függ.
Mire használható a hátizsák algoritmus?
A hátizsák-problémák számos valós alkalmazást tartalmaznak, beleértve a pénzügyi modellezést, a termelési és készletkezelési rendszereket , a rétegzett mintavételt, a gyártási sorba állított hálózati modellek tervezését és a távközlési rendszerek forgalmi túlterhelésének szabályozását.
Mi a hátizsákproblémák két típusa?
- 0-1 Hátizsák-probléma → Az ilyen típusú hátizsák-problémákban minden fajtából csak egy elem van (vagy csak egyet választhatunk). ...
- Bounded Knapsack Problem (BKP) → Ebben az esetben az egyes cikkek mennyisége meghaladhatja az 1-et, de nem lehet végtelenül jelen, azaz van rajta felső korlát.
Mi az a hátizsák és típusai?
A hátizsák-probléma a kombinatorikus optimalizálási problémák egy családjának elnevezése, amelynek a következő általános témája van: Kapsz egy hátizsákot maximális súllyal, és ki kell választanod néhány adott tétel egy részhalmazát úgy, hogy a haszon összege maximalizálva legyen anélkül, hogy túllépné a a hátizsák kapacitása.
Nehéz az NP hátizsák-probléma?
A 0-1 hátizsák probléma döntési változata egy NP-Complete probléma . ... Ezért a hátizsák-probléma redukálható polinomidőben részhalmaz-összeg feladatra. Továbbá a probléma összetettsége a bemeneti értékek méretétől függ, .
Mi a mohó hátizsák-probléma időbonyolultsága?
A fő időigényes lépés az összes tétel rendezése az érték/tömeg arány szerinti csökkenő sorrendben. Ha az elemek már a kívánt sorrendben vannak elrendezve, akkor a while ciklus O(n) időt vesz igénybe. A Gyorsrendezés átlagos időbonyolultsága O(nlogn) . Ezért a rendezést is beleértve a teljes idő O(nlogn).
Mekkora a 0 1 hátizsák probléma időbonyolultsága?
0 1 időbonyolultsága A hátizsák probléma O(nW) , ahol n a tárgyak száma, W pedig a hátizsák kapacitása.
Mik a hátizsák-probléma korlátai?
Először bemutatunk egy egész számszerű megfogalmazást erre a hátizsák-problémára, így párosítsunk a terheléselosztással, a függőleges (rakomány) stabilitással és a teherviselőnek is nevezett tételek törékenységével kapcsolatos kényszereket.
Hogyan oldja meg a mohó problémákat?
Mohó algoritmus készítéséhez azonosítson egy optimális alstruktúrát vagy részproblémát a feladatban . Ezután határozza meg, hogy a megoldás mit tartalmazzon (például a legnagyobb összeget, a legrövidebb utat stb.). Hozzon létre valamilyen iteratív módszert az összes részproblémán keresztül, és megoldást készítsen.
Mi a különbség a hátizsák és a 0 1 hátizsák probléma között?
Mi a különbség a hátizsák és a 0 1 hátizsák probléma között? A 0–1-es hátizsák-probléma esetén nem törhetünk össze tárgyakat . Vagy vesszük az egész terméket, vagy nem. A frakcionált hátizsákban elemeket törhetünk fel, hogy maximalizáljuk a hátizsák összértékét.
Mi az a mohó módszer a DAA-ban?
Az összes algoritmikus megközelítés közül a legegyszerűbb és legegyszerűbb megközelítés a Greedy módszer. Ebben a megközelítésben a döntést a jelenlegi rendelkezésre álló információk alapján hozzák meg, anélkül, hogy aggódnának a jelenlegi döntés jövőbeli hatásai miatt . átgondolja a korábban hozott döntéseket.