Miért van a leghosszabb út np teljes?
Pontszám: 4,3/5 ( 32 szavazat )Könnyen levonható a következtetés, hogy a leghosszabb út NP-teljes, mert NP-ben van, és Hamilton-út ∝ leghosszabbP ath-ban van, egyszerűen csak megfigyelve, hogy G-ben akkor és csak akkor van Hamilton-út, ha van n − 1 hosszú út.
Befejezett az útkeresés NP?
Ellentétben a legrövidebb út problémával, amely polinomiális időben megoldható negatív súlyú ciklusok nélküli gráfokban, a leghosszabb út probléma NP-nehéz és a probléma döntési változata, amely azt kérdezi, hogy létezik-e legalább néhány adott út. hossza, NP-teljes .
Miért nem NP-teljes az útvonal?
Ezért az egyetlen mód annak bizonyítására, hogy a PATH nem NP-teljes, ha bebizonyítjuk, hogy van legalább egy NP probléma, amely nem redukálható PATH-ra polinomiális időben . Sajnos azt tapasztaljuk, hogy ez a P vs NP nyitott problémától függ.
Nehéz a Hamilton út NP?
Bármely Hamilton-út alakítható Hamilton-körré polinomiális időcsökkentéssel, egyszerűen hozzáadva egy élt az út első és utolsó pontja közé. Ezért van egy redukciónk, ami azt jelenti, hogy a Hamilton-ösvények az NP Hard -ban vannak, tehát az NP Complete-ben.
Az NP a legrövidebb út probléma?
Megmutatjuk, hogy az egyforrású legrövidebb út probléma következő változata NP-teljes. Legyen adott egy súlyozott, irányított, aciklikus G=(V,E,w) gráf s és t forrás- és nyelőcsúcsokkal. NP-teljes a 3SAT csökkentésével. ...
Számítástechnika: Hogyan fejeződik be a leghosszabb út probléma NP? (2 megoldás!!)
Melyik a legjobb legrövidebb út algoritmus?
A probléma megoldásának legfontosabb algoritmusai a következők: Dijkstra algoritmusa megoldja az egyforrású legrövidebb út problémáját nem negatív élsúllyal. A Bellman–Ford algoritmus megoldja az egyforrás problémáját, ha az élsúlyok negatívak lehetnek.
A * garantálja a legrövidebb utat?
3 válasz. Az A-csillag garantáltan a legrövidebb utat biztosítja az Ön metrikus függvénye szerint (nem feltétlenül „a madár repülésekor”), feltéve, hogy a heurisztika „elfogadható”, vagyis soha nem becsüli túl a hátralévő távolságot.
Miért bizonyított a Hamilton-ciklus NP?
A Hamilton-féle útvonal-algoritmus hívásainak száma megegyezik az eredeti gráf éleinek számával a második redukcióval . Ezért az NP-teljes probléma Hamilton-ciklusa leredukálható Hamilton-útra, így a Hamilton-út maga is NP-teljes.
Mi az NP-nehéz probléma a példával?
Példa egy NP-nehéz feladatra a döntési részhalmazösszeg probléma : adott egész számok halmaza, ezek bármely nem üres részhalmaza összeadódik nullával? Ez döntési probléma, és történetesen NP-teljes.
Mi van, 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.
Hogyan bizonyítja be, hogy a probléma nem NP-teljes?
Az egyetlen biztos módja annak, hogy megmutassuk, hogy egy döntési probléma nem NP-teljes, ha bebizonyítjuk, hogy a válasz minden esetben igen, vagy minden esetben nem . Minden más attól a feltételezéstől függ, hogy P ≠ NP, mert ha P = NP, akkor minden nemtriviális döntési probléma NP-nehéz.
Dijkstra polinomiális idő?
A problémát megoldó híres Dijkstra algoritmust Edsgar Dijkstra fedezte fel 1959-ben [4]. Az algoritmus időben lineárisan fut a G éleinek számában . ... Az ezeket a problémákat megoldó algoritmusok a bemenetek méretű időpolinomjában futnak, és az ilyen algoritmusokat hatékonynak nevezzük.
Mi az a K út?
A k legrövidebb útválasztási probléma egy adott hálózat legrövidebb útválasztási problémájának általánosítása. ... A probléma egyik változata a hurok nélküli k legrövidebb út. K legrövidebb út megtalálása lehetséges a Dijkstra algoritmus vagy a Bellman-Ford algoritmus kiterjesztésével, és kiterjesztésével egynél több útvonal megtalálásához.
Megoldhatók az NP problémák?
A komplexitáselmélet egyik fő eredménye, hogy az NP valószínűségileg ellenőrizhető bizonyítással megoldható problémákként jellemezhető, ahol a hitelesítő O(log n) véletlenszerű bitet használ, és csak a bizonyítási karakterlánc állandó számú bitjét vizsgálja (a PCP(log n osztály) , 1)).
Miért nehéz a Hamiltoni út NP?
Így azt mondhatjuk, hogy a G' gráf tartalmaz egy Hamilton-ciklust, ha a G gráf tartalmaz egy Hamilton-pályát. Ezért a Hamilton-ciklus-probléma bármely példánya leredukálható a Hamilton-útprobléma egy példányára . Így a Hamilton-ciklus NP-kemény.
Az utazó eladó NP teljes?
A Traveling Salesman Optimization (TSP-OPT) NP-nehéz probléma, a Traveling Salesman Search (TSP) pedig NP-teljes . A TSP-OPT azonban redukálható TSP-re, mivel ha a TSP polinomiális időben megoldható, akkor a TSP-OPT(1) is.
Nehéz probléma a Floyd warshall NP?
Nem NP-teljes , mert nem döntési probléma. A nem negatív élsúlyozású, súlyozott teljes gráfokban a súlyozott leghosszabb út probléma megegyezik az Utazó értékesítő útvonalproblémával, mert a leghosszabb út mindig az összes csúcsot tartalmazza.
Hogyan bizonyítod P NP-t?
A P = NP bizonyításának egyik módja annak bemutatása, hogy bizonyos NP-problémák TM (n) összetettségi mértéke , mint például a 3-CNF-SAT probléma, nem redukálható polinomiális időre. Megmutatjuk, hogy a 3-CNF-SAT probléma általános biztonságos problémaként viselkedik, és összetettsége időfüggő.
Miért nehéz a hátizsák probléma NP?
a szükséges idő exponenciálisan növekszik, tehát ez NPC probléma. Ennek az az oka, hogy a hátizsák -probléma pszeudopolinomiális megoldással rendelkezik, ezért gyengén NP-teljesnek (és nem erősen NP-teljesnek) nevezik.
Az Euler-ciklus NP-teljes?
- Az Euler-kör P-ben van, de a Hamilton-kör NP-teljes . - A két pont közötti legrövidebb út az O(1112-ben) számítható ki, de a leghosszabb út NP-teljes.
Lehetséges, hogy a probléma P-ben és NP-ben is van?
Lehetséges, hogy a probléma P-ben és NP-ben is van? Igen . Mivel P az NP részhalmaza, minden P-beli probléma P-ben és NP-ben is megtalálható.
A klikk probléma az NP-vel?
A klikk döntési probléma NP-teljes (Karp 21 NP-teljes problémájának egyike). A maximális klikk megtalálásának problémája egyrészt megoldhatatlan, másrészt nehezen közelíthető fix paraméterekkel.
Melyik a gyorsabb A * vagy Dijkstra?
Megértem, hogyan működik a Dijkstra algoritmus és az A* algoritmus, és hogy az A* a Dijkstra általános esete. Általában azt mondják, hogy A* gyorsabban találja meg a megoldást, aminek van értelme, mivel olyan heurisztikus módszert használ, amely felgyorsítja a folyamatot / csökkenti a hatékony elágazási tényezőt.
MI AZ A * algoritmus az AI-ban?
A *algoritmus egy olyan keresőalgoritmus, amely a legrövidebb utat keresi a kezdeti és a végső állapot között . Különféle alkalmazásokban használják, például térképeken. A térképeken az A* algoritmust használják a forrás (kezdeti állapot) és a cél (végső állapot) közötti legrövidebb távolság kiszámítására.
Miért optimális az A *?
Az A* keresés akkor optimális , ha a heurisztika megengedett . Az Elfogadható lehetővé teszi, hogy bármelyik csomópontot is bővítse, gondoskodik arról, hogy az aktuális becslés mindig kisebb legyen, mint az optimális, így a bővülni készülő útvonal megtartja az optimális útvonal megtalálásának esélyét.