Задача коммивояжера, ДП по подмножествам
Задача о коммивояжере (англ. Travelling - salesman problem, TSP) - это задача, в которой 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?
Содержание
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 PNP 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. Поэтому, рассмотрим два варианта решения с экспоненциальным временем работы.
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. уже найденный оптимальный путь от -ой вершины до -ой, проходящий через те вершины, где . Если ,то эти вершины еще не посещены).
Начальное состояние - когда находимся в 0-й вершине, ни одна вершина не посещена, а пройденный путь равен (т.е. , ). Для остальных состояний перебираем все возможные переходы в -ую вершину из любой посещенной ранее и выбираем минимальный результат. Если возможные переходы отсутствуют, решения для данной подзадачи не существует (обозначим ответ для такой подзадачи как ).
То есть, считается по следующему правилу:
Стоимостью минимального гамильтонова цикла в исходном графе будет значение - стоимость пути из -й вершины в -ю, при необходимости посетить все вершины. Данное решение требует памяти и времени.
Для того, чтобы восстановить сам путь, 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 , .
Реализация
//Все переменные используются из описания алгоритма, inf = бесконечность
d[0][0] = 0;
for i = 0 to n - 1
for mask = 0 to mask = 2 ** n - 1
for j = 0 to n - 1
if j-ий бит mask == 1
if w(i, j) существует
d[i][mask] = min(d[i][mask], d[j][mask - 2 ** n] + w(i, j);
else
d[i][mask] = inf;
print d[0][2 ** n - 1];
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