Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Np-полнота и сложность Задачи Штейнера

Содержание

Задача Штейнера. Формулировка На плоскости задано n точек. Требуется соединить эти точки, используя дополнительные точки Штейнера, таким образом, чтобы каждая точка была соединена с каждой и чтобы длина всех проведённых линий была минимальна.
NP-полнота и сложность  Задачи Штейнера Нечаева Инна 7381 Задача Штейнера. Формулировка   На плоскости задано n точек. Требуется соединить Достаточные условия В решение могут входить промежуточные точки, и все соединения должны Типы задач Штейнера. Евклидова задача ШтейнераЛинейная задача ШтейнераЗадача Штейнера на графах. Гипотеза Гильберта-Поллака  Пусть на плоскости задано произвольное множество из n точек. Вычисление МОД Вычисление минимального дерева ШтейнераLs/Lm=a√3/2a=√3/2 Вычисление МОД Вычисление минимального дерева ШтейнераLs/Lm=14/15=0.93		0.87 NP-полные задачи Задача Штайнера NP-полнаяГрэм, М. Гэри, Джонсон : Теорема: задача Штейнера на графах является NP-полной.Доказательство:1. Пункт 1. Задача Штайнера принадлежит классу NPПредположим Пункт 2. Задача точного покрытия трёхэлементными множествами Дано:конечного множества X с |X| Пункт 3.Преобразование из X3C в STПриведём пример точного покрытия трёхэлементными множествами , Пункт 3.Преобразование из X3C в ST|X|=15 Пункт 3.Преобразование из X3C в ST|C|=8 Пункт 3.Преобразование из X3C в ST Пункт 3.Преобразование из X3C в STУсловия для дерева Штайнера:T действительно дерево: оно Пункт 3.Решение задачи Х3С|X|=15q=5 Пункт 3.Определение множества рёбер Пункт 3.Определение множества рёберK=4q=4*5=20K=5*3+5=20 Обратное преобразование  из ST в Х3СK≤4qV ≤4q+1По опр. ДШ, Т содержит Обратное преобразование  из ST в Х3С Алгоритм аппроксимации Robins, Zelikovsky (2000 г.)Обозначения:   Дан граф G = Loss-Contracting Algorithm (k-LCA)Loss-Contracting Algorithm (k-LCA)ВХОД: полный граф G = (V;E; cost) с Время работы Loss-Contracting алгоритма в квази-двудольных графах. Loss-Contracting алгоритм может быть реализован Коэффициент Аппроксимации .Теорема: для любого экземпляра ST, стоимость аппроксимации ST производится с
Слайды презентации

Слайд 2 Задача Штейнера. Формулировка
На плоскости задано

Задача Штейнера. Формулировка  На плоскости задано n точек. Требуется соединить

n точек. Требуется соединить эти точки, используя дополнительные точки

Штейнера, таким образом, чтобы каждая точка была соединена с каждой и чтобы длина всех проведённых линий была минимальна.


Слайд 3 Достаточные условия
В решение могут входить промежуточные точки,

Достаточные условия В решение могут входить промежуточные точки, и все соединения

и все соединения должны быть отрезками, соединяющими точки (исходные

и промежуточные).
В каждой промежуточной точке должны сходиться три отрезка
В исходных точках должны сходиться не более трёх отрезков.
Угол между отрезками, сходящимися в одной точке не должен быть меньше 120 градусов

Слайд 4 Типы задач Штейнера.

Евклидова задача Штейнера
Линейная задача Штейнера
Задача Штейнера

Типы задач Штейнера. Евклидова задача ШтейнераЛинейная задача ШтейнераЗадача Штейнера на графах.

на графах.


Слайд 5 Гипотеза Гильберта-Поллака
Пусть на плоскости задано произвольное

Гипотеза Гильберта-Поллака Пусть на плоскости задано произвольное множество из n точек.

множество из n точек. Обозначим LМ длину минимального остовного

дерева, которое стягивает эти точки, и LS – длину минимального дерева Штейнера. Для любого конечного множества точек на плоскости


Слайд 6 Вычисление МОД

Вычисление МОД

Слайд 7 Вычисление минимального дерева Штейнера








Ls/Lm=a√3/2a=√3/2

Вычисление минимального дерева ШтейнераLs/Lm=a√3/2a=√3/2

Слайд 8 Вычисление МОД

Вычисление МОД

Слайд 9 Вычисление минимального дерева Штейнера







Ls/Lm=14/15=0.93 0.87

Вычисление минимального дерева ШтейнераLs/Lm=14/15=0.93		0.87

Слайд 10 NP-полные задачи

NP-полные задачи

Слайд 11 Задача Штайнера NP-полная
Грэм, М. Гэри, Джонсон : 
Теорема: задача Штейнера

Задача Штайнера NP-полнаяГрэм, М. Гэри, Джонсон : Теорема: задача Штейнера на графах является

на графах является NP-полной.
Доказательство:
1. показать, что P принадлежит классу

NP;
2. Выбрать известную NP-полную задачу из P`;
3. Построить преобразование f из P` в P;
4. доказать, что f-полиномиальное преобразования.



Слайд 12 Пункт 1. Задача Штайнера принадлежит классу NP
Предположим

Пункт 1. Задача Штайнера принадлежит классу NPПредположим

, например принадлежит классу NP.
В этом случае, существует такое решение , и мы можем проверить за полиномиальное время, что:
T действительно дерево: оно не содержит циклов и оно связно;
дерева T касается всех терминалов указанного множества R;
число ребер, которые включает дерево не более k.


Слайд 13 Пункт 2. Задача точного покрытия трёхэлементными множествами
Дано:
конечного

Пункт 2. Задача точного покрытия трёхэлементными множествами Дано:конечного множества X с

множества X с |X| = 3q;
Множество C состоящее из

3-элементных подмножеств


Вопрос:
Существует ли такое подсемейство С C`, которое соответствует и
члены решения C` образуют разбиение множества X;
.




Слайд 14 Пункт 3.Преобразование из X3C в ST
Приведём пример точного

Пункт 3.Преобразование из X3C в STПриведём пример точного покрытия трёхэлементными множествами

покрытия трёхэлементными множествами , которое определяется множеством

и группой трёхэлементных множеств Необходимо построить ST такое, что множество терминалов графа G = (V, E) будет равно R и длина остовного дерева не будет превосходить k.

Слайд 15 Пункт 3.Преобразование из X3C в ST







|X|=15

Пункт 3.Преобразование из X3C в ST|X|=15

Слайд 16 Пункт 3.Преобразование из X3C в ST







|C|=8

Пункт 3.Преобразование из X3C в ST|C|=8

Слайд 17 Пункт 3.Преобразование из X3C в ST

Пункт 3.Преобразование из X3C в ST

Слайд 18 Пункт 3.Преобразование из X3C в ST
Условия для дерева

Пункт 3.Преобразование из X3C в STУсловия для дерева Штайнера:T действительно дерево:

Штайнера:
T действительно дерево: оно не содержит циклов и оно

связно;
дерево T касается всех терминалов указанного множества R;
число ребер, которые включает дерево не более k.

Установим K равное 4q, где q - количество трёхэлементных подмножеств задачи Х3С.

Слайд 19 Пункт 3.Решение задачи Х3С






|X|=15
q=5

Пункт 3.Решение задачи Х3С|X|=15q=5

Слайд 20 Пункт 3.Определение множества рёбер

Пункт 3.Определение множества рёбер

Слайд 21 Пункт 3.Определение множества рёбер






K=4q=4*5=20
K=5*3+5=20

Пункт 3.Определение множества рёберK=4q=4*5=20K=5*3+5=20

Слайд 22 Обратное преобразование из ST в Х3С
K≤4q
V ≤4q+1
По опр.

Обратное преобразование из ST в Х3СK≤4qV ≤4q+1По опр. ДШ, Т содержит

ДШ, Т содержит {Х} , v и не более

q С-узлов -> Но если V ≤4q+1, С-узлы не охватят все 3q x-узлов
V=4q+1
K=4q











Слайд 23 Обратное преобразование из ST в Х3С

Обратное преобразование из ST в Х3С

Слайд 24 Алгоритм аппроксимации Robins, Zelikovsky (2000 г.)
Обозначения:

Алгоритм аппроксимации Robins, Zelikovsky (2000 г.)Обозначения:  Дан граф G =

Дан граф G = (V, E;cost), STP - любое

дерево из G : GS представляет собой полный граф с множеством вершин S.
Пусть MST (GS) минимальное остовное дерево GS.
Для любого графа H, cost(H) является суммой весов всех ребер в H.
Обозначаем Стоимость минимального остовного дерева Н как mst(H).
Дерево Штейнера на подмножество S`, в котором все терминалы листья называется Полной компонентой.
T – дерево, соединяющие каждую вершину Штейнера с терминалом.
Пусть T(H) граф минимальной стоимости в , который содержит H и покрывает все терминалы. Прирост H по отношению к Т определяется
loss(K) является стоимостью подключения точек Штейнера из K к терминалам.

Слайд 25 Loss-Contracting Algorithm (k-LCA)
Loss-Contracting Algorithm (k-LCA)
ВХОД: полный граф G

Loss-Contracting Algorithm (k-LCA)Loss-Contracting Algorithm (k-LCA)ВХОД: полный граф G = (V;E; cost)

= (V;E; cost) с весом рёбер, удовлетворяющих неравенству треугольника,

набором терминалов и целым
ВЫХОД: k-ограниченное дерево Штайнера графа G, включающее все терминалы из S

T = MST(GS)
H = GS
Repeat forever
Поиск k-ограниченной полной компоненты K с максимальным r=gainT(K)/loss(K)
If r≤0 then exit repeat
H = H U K
T = MST(T U C[K])
Output дерево MST(H)

Слайд 26 Время работы Loss-Contracting алгоритма в квази-двудольных графах.
Loss-Contracting

Время работы Loss-Contracting алгоритма в квази-двудольных графах. Loss-Contracting алгоритм может быть

алгоритм может быть реализован за общее время работы
O

(n2m) ,
где m и n - количество терминалов и нетерминалов соответственно

  • Имя файла: np-polnota-i-slozhnost-zadachi-shteynera.pptx
  • Количество просмотров: 102
  • Количество скачиваний: 1