approximation algorithm
### 近似算法概览与局部搜索技术 #### 一、近似算法简介 近似算法(Approximation Algorithm)是一种解决NP难问题的有效途径。在许多实际应用中,找到问题的确切解往往是不可行的或者计算成本过高。在这种情况下,近似算法提供了一种能够快速得到接近最优解的方法。近似算法的目标是在合理的时间内给出问题的一个解,该解的质量与最优解的质量之间有一定的可证明界限。 #### 二、近似算法的历史背景与发展 近似算法的研究始于20世纪70年代初,随着计算机科学的发展,特别是对复杂性理论的研究,人们开始意识到某些问题无法在多项式时间内找到精确解。因此,研究者们转向寻求能够在多项式时间内找到足够好近似解的方法。随着时间的推移,近似算法不仅成为解决NP难问题的重要工具,还发展出了多种设计技术和评估方法。 #### 三、近似算法的设计方法 近似算法的设计方法多种多样,其中最常用的是贪心法、动态规划、线性规划松弛等。每种方法都有其适用场景,并且可以结合使用以提高解的质量。 ##### 1. 贪心法(Greedy Method) 贪心法是一种简单的近似算法设计技术,它通过每次选择当前状态下看起来最优的选择来构造解。虽然这种方法通常不能保证得到全局最优解,但在很多情况下可以快速获得质量较高的近似解。 ##### 2. 动态规划(Dynamic Programming) 动态规划是一种通过将问题分解为子问题并存储子问题的解来避免重复计算的技术。尽管动态规划主要用于求解优化问题的确切解,但在某些情况下也可以用来设计近似算法。 ##### 3. 线性规划松弛(Linear Programming Relaxation) 线性规划松弛是将组合优化问题中的整数约束放松为连续变量,从而将其转换为一个更易于解决的线性规划问题。通过对解进行适当的舍入或后处理步骤,可以从线性规划的解中提取出近似解。 #### 四、局部搜索技术(Local Search Technique) 局部搜索是一种广泛应用于近似算法中的技术,其基本思想是通过不断地改进当前解的局部结构来逐步逼近全局最优解。 ##### 1. 局部搜索的基本原理 - **定义邻域**:首先定义一个邻域结构,即如何从当前解出发找到一组可能的“邻居”解。 - **选择移动方向**:对于每个邻居解,计算其目标函数值并与当前解比较。如果某个邻居解的目标函数值更好,则移动到该解;否则保持不动。 - **终止条件**:当找不到任何比当前解更好的邻居解时,算法终止。 ##### 2. 局部搜索的例子 - **Max-Cut问题**:在Max-Cut问题中,给定一个无向图G=(V,E),目标是找到一个顶点集的划分,使得被切断的边的数量最大化。局部搜索可以通过交换节点的归属来不断改进解。 - **设施选址问题**:设施选址问题是一个经典的优化问题,目标是确定一组设施的位置,以便最小化总的服务成本。在这个问题中,可以通过调整开放设施的位置来实现局部改进。 ##### 3. 设计良好的邻域结构的重要性 - **避免过大的邻域**:如果允许任意两个解作为彼此的邻居,则可能导致邻域过大,难以在多项式时间内考虑所有邻居。 - **平衡探索与利用**:设计邻域时需要权衡探索新的解决方案空间与利用已知的良好解决方案之间的关系。 近似算法作为一种重要的工具,在解决复杂的优化问题方面具有广泛的应用价值。通过合理的邻域设计和搜索策略,局部搜索技术能够有效地找到高质量的近似解。在未来的研究中,进一步优化近似算法的设计和技术将是该领域的重要发展方向之一。
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- glbupt2019-04-08逼近算法方面的好资料。清晰
- DXD东2014-05-26补充一下算法知识面吧
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