Успішне застосування розгалужених методів для важких проблем NP

13

Відгалуження і прив'язка є ефективним евристичним для пошукових проблем, і Вікіпедія перераховує ряд важких проблем, де використовуються гілки та зв'язані. Однак мені не вдалося знайти посилання, щоб припустити, що це не просто "один метод" для вирішення цих проблем.

Анекдотично я чув, що одні з найкращих евристик для програмування SAT та цілих чисел походять з гілки та зв'язаних, тому моє питання:

Чи може хтось вказати мені на будь-які посилання, де детально описуються ефективні способи використання галузі та пов'язані з проблемами NP-hard?

ds.algorithms  reference-request  optimization  heuristics 
— Суреш Венкат
джерело
1
Я тільки зараз читаю цей документ з іншої причини, але, здається, це стосується вашого питання, і це захоплююче: Портфоліо алгоритму Гомеса та Сельмана.
— Аарон Стерлінг
2
Гарною книгою для читання про цілі програмування є цілісна та комбінаторна оптимізація від Nemhauser & Wolsey. Охоплює широкий спектр тем, включаючи різні парадигми, такі як гілка та зв'язана, гілка та вирізання тощо, та інші методи ІР, такі як різання площин тощо
— Опція

Відповіді:

9

Для TSP оформити замовлення на цю книгу ... http://www.tsp.gatech.edu/book/index.html

Я розумію, що немає жодного інструменту, щоб їх усіх вбити. Можливо, будь-яке рекурсивне рішення, що розгортає зворотний трек і деяку функцію скорингу, використовує гілку та зв'язане. Таким чином, велика частка вирішувачів проблемних завдань НП використовує певну форму розгалуження та зв’язування.

— Саріель Хар-Пелед
джерело
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.