Задача коммивояжера, ДП по подмножествам — различия между версиями
Krotser (обсуждение | вклад) |
Krotser (обсуждение | вклад) |
||
Строка 5: | Строка 5: | ||
== Варианты решения == | == Варианты решения == | ||
− | В теории алгоритмов NP-полная (NPC, NP-complete) задача — задача из класса NP, к которой можно свести любую другую задачу из класса NP за полиномиальное время. Таким образом, NP-полные задачи образуют в некотором смысле подмножество «самых сложных» задач в классе NP; и если для какой-то из них будет найден «быстрый» алгоритм решения, то и любая другая задача из класса NP может быть решена так же «быстро». Cтатус NP-полных задач пока что неизвестен. Для их решения до настоящего времени не разработано алгоритмов с полиномиальным временем работы, но и не доказано, что для какой-то из них алгоритмов не существует. Этот так называемый вопрос P<tex>\ | + | В теории алгоритмов NP-полная (NPC, NP-complete) задача — задача из класса NP, к которой можно свести любую другую задачу из класса NP за полиномиальное время. Таким образом, NP-полные задачи образуют в некотором смысле подмножество «самых сложных» задач в классе NP; и если для какой-то из них будет найден «быстрый» алгоритм решения, то и любая другая задача из класса NP может быть решена так же «быстро». Cтатус NP-полных задач пока что неизвестен. Для их решения до настоящего времени не разработано алгоритмов с полиномиальным временем работы, но и не доказано, что для какой-то из них алгоритмов не существует. Этот так называемый вопрос P<tex>\neq</tex>NP с момента своей постановки в 1971 году стал одним из самых трудных в теории вычислительных систем. |
Так вот задача о коммивояжере относится к классу NP-полных задач. Рассмотрим два варианта решения. | Так вот задача о коммивояжере относится к классу NP-полных задач. Рассмотрим два варианта решения. | ||
Строка 16: | Строка 16: | ||
Задача о коммивояжере представляет собой поиск кратчайшего гамильтонова цикла в графе. | Задача о коммивояжере представляет собой поиск кратчайшего гамильтонова цикла в графе. | ||
− | Смоделируем данную задачу при помощи графа. При этом вершинам будут соответствовать города, а ребрам - дороги. Пусть в графе <tex> | + | Смоделируем данную задачу при помощи графа. При этом вершинам будут соответствовать города, а ребрам - дороги. Пусть в графе <tex> G = (V, E)</tex> <tex> N </tex> |
− | вершин, пронумерованных от <tex>0</tex> до <tex>N-1</tex> и каждое ребро <tex>(i, j) \in E </tex> имеет некоторый вес <tex> | + | вершин, пронумерованных от <tex>0</tex> до <tex>N-1</tex> и каждое ребро <tex>(i, j) \in E </tex> имеет некоторый вес <tex> p(i, j)</tex>. Необходимо найти гамильтонов цикл, сумма весов по ребрам которого минимальна. |
Зафиксируем начальную вершину <tex>s</tex> и будем искать гамильтонов цикл наименьшей стоимости - путь от <tex>s</tex> до <tex>s</tex>, проходящий по всем вершинам(кроме первоначальной) один раз. Т.к. искомый цикл проходит через каждую вершину, то выбор <tex>s</tex> не имеет значения. Поэтому будем считать <tex>S = 0 </tex>. | Зафиксируем начальную вершину <tex>s</tex> и будем искать гамильтонов цикл наименьшей стоимости - путь от <tex>s</tex> до <tex>s</tex>, проходящий по всем вершинам(кроме первоначальной) один раз. Т.к. искомый цикл проходит через каждую вершину, то выбор <tex>s</tex> не имеет значения. Поэтому будем считать <tex>S = 0 </tex>. | ||
− | Подмножества вершин будем кодировать битовыми векторами, обозначим <tex> | + | Подмножества вершин будем кодировать битовыми векторами, обозначим <tex>mask_i</tex> значение <tex>i</tex>-ого бита в векторе <tex>mask</tex>. |
− | Обозначим <tex> | + | Обозначим <tex>d[i][mask]</tex> как наименьшую стоимость пути из вершины <tex>i</tex> в вершину <tex>0</tex>, проходящую (не считая вершины <tex>i</tex>) единожды по всем тем и только тем вершинам <tex>j</tex>, для которых <tex>mask_j = 1</tex> (т.е. <tex>mask</tex> - подмножество вершин исходного графа, которые осталось посетить). |
− | Конечное состояние - когда находимся в 0-й вершине, все вершины посещены (т.е. <tex>i = 0</tex>, <tex>m = 0</tex>). Для остальных состояний перебираем все возможные переходы из i-й вершины в одну из | + | Конечное состояние - когда находимся в 0-й вершине, все вершины посещены (т.е. <tex>i = 0</tex>, <tex>m = 0</tex>). Для остальных состояний перебираем все возможные переходы из <tex>i</tex>-й вершины в одну из непосещенyых ранее и выбираем способ, дающий минимальный результат. Если возможные переходы отсутствуют, решения для данной подзадачи не существует (обозначим ответ для такой подзадачи как <tex>\infty</tex>). |
− | То есть, <tex> | + | То есть, <tex>d[i][mask]</tex> считается по следующим соотношениям: |
− | <tex> | + | <tex>d[i][mask] = 0</tex>, если <tex>i = 0</tex> и <tex>mask = 0</tex> |
− | <tex> | + | <tex>d[i][mask] = min_{j: mask_j=1, (i, j) \in E} \begin{Bmatrix} p(i, j) + d[j][mask - 2^j] \end{Bmatrix}</tex>, если <tex>i\neq 0</tex> или <tex> mask \neq 0 </tex> |
− | <tex> | + | <tex>d[i][mask] = \infty </tex>, если <tex>i \neq 0</tex>, <tex>mask\neq0</tex> и множество возможных переходов пусто. |
− | Стоимостью минимального гамильтонова цикла в исходном графе будет значение <tex> | + | Стоимостью минимального гамильтонова цикла в исходном графе будет значение <tex> d[0][2^n-1]</tex> - стоимость пути из <tex>0</tex>-й вершины в <tex>0</tex>-ю, при необходимости посетить все вершины. |
− | Восстановить сам цикл несложно. Для этого воспользуемся соотношением <tex> | + | Восстановить сам цикл несложно. Для этого воспользуемся соотношением <tex> d[i][mask] = d(i, j) + d[j][m - 2^j] </tex>, которое выполняется для всех ребер, входящих в минимальный цикл . Начнем с состояния <tex> i = 0 </tex>, <tex> mask = 2^n - 1</tex>, найдем вершину <tex>j</tex>, для которой выполняется указанное соотношение, добавим <tex>j</tex> в ответ, пересчитаем текущее состояние как <tex>i = j</tex>, <tex> mask = mask - 2^j </tex>. Процесс заканчивается в состоянии <tex>i = 0</tex>, <tex> mask = 0 </tex>. |
Данное решение требует <tex>O({2^n}\times{n})</tex> памяти и <tex>O({2^n}\times{n^2})</tex> времени. | Данное решение требует <tex>O({2^n}\times{n})</tex> памяти и <tex>O({2^n}\times{n^2})</tex> времени. |
Версия 08:17, 18 ноября 2011
Задача о коммивояжере (англ. Travelling - salesman problem, TSP) - это задача, в которой определяется кратчайший замкнутый путь, соединяющий заданное множество, которое состоит из
точек на плоскости.Содержание
Формулировка задачи
Коммивояжер должен посетить
городов, побывав в каждом из них ровно по одному разу и завершив путешествие в том городе, с которого он начал. В какой последовательности ему нужно обходить города, чтобы общая длина его пути была наименьшей?Варианты решения
В теории алгоритмов NP-полная (NPC, NP-complete) задача — задача из класса NP, к которой можно свести любую другую задачу из класса NP за полиномиальное время. Таким образом, NP-полные задачи образуют в некотором смысле подмножество «самых сложных» задач в классе NP; и если для какой-то из них будет найден «быстрый» алгоритм решения, то и любая другая задача из класса NP может быть решена так же «быстро». Cтатус NP-полных задач пока что неизвестен. Для их решения до настоящего времени не разработано алгоритмов с полиномиальным временем работы, но и не доказано, что для какой-то из них алгоритмов не существует. Этот так называемый вопрос P
NP с момента своей постановки в 1971 году стал одним из самых трудных в теории вычислительных систем.Так вот задача о коммивояжере относится к классу NP-полных задач. Рассмотрим два варианта решения.
Перебор перестановок
Можно решить задачу перебором всевозможных перестановок. Для этого нужно сгенерировать все
всевозможных перестановок вершин исходного графа, подсчитать для каждой перестановки длину маршрута и выбрать минимальный из них. Но тогда задача оказывается неосуществимой даже для достаточно небольших . Сложность алгоритма .Динамическое программирование по подмножествам (по маскам)
Задача о коммивояжере представляет собой поиск кратчайшего гамильтонова цикла в графе.
Смоделируем данную задачу при помощи графа. При этом вершинам будут соответствовать города, а ребрам - дороги. Пусть в графе
вершин, пронумерованных от до и каждое ребро имеет некоторый вес . Необходимо найти гамильтонов цикл, сумма весов по ребрам которого минимальна.Зафиксируем начальную вершину
и будем искать гамильтонов цикл наименьшей стоимости - путь от до , проходящий по всем вершинам(кроме первоначальной) один раз. Т.к. искомый цикл проходит через каждую вершину, то выбор не имеет значения. Поэтому будем считать .Подмножества вершин будем кодировать битовыми векторами, обозначим
значение -ого бита в векторе .Обозначим
как наименьшую стоимость пути из вершины в вершину , проходящую (не считая вершины ) единожды по всем тем и только тем вершинам , для которых (т.е. - подмножество вершин исходного графа, которые осталось посетить).Конечное состояние - когда находимся в 0-й вершине, все вершины посещены (т.е.
, ). Для остальных состояний перебираем все возможные переходы из -й вершины в одну из непосещенyых ранее и выбираем способ, дающий минимальный результат. Если возможные переходы отсутствуют, решения для данной подзадачи не существует (обозначим ответ для такой подзадачи как ).То есть,
считается по следующим соотношениям:, если и
, если или
, если , и множество возможных переходов пусто.
Стоимостью минимального гамильтонова цикла в исходном графе будет значение
- стоимость пути из -й вершины в -ю, при необходимости посетить все вершины.Восстановить сам цикл несложно. Для этого воспользуемся соотношением
, которое выполняется для всех ребер, входящих в минимальный цикл . Начнем с состояния , , найдем вершину , для которой выполняется указанное соотношение, добавим в ответ, пересчитаем текущее состояние как , . Процесс заканчивается в состоянии , .Данное решение требует
памяти и времени.Ссылки
Литература
- Романовский И. В. Дискретный анализ. СПб.: Невский Диалект; БХВ-Петербург, 2003. ISBN 5-7940-0114-3
- Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р., Штайн К. Алгоритмы: построение и анализ, 2-е издание. М.: Издательский дом "Вильямс", 2005. ISBN 5-8459-0857-4