Domande taggate «linear-programming»

Metodo matematico e computazionale per trovare il miglior risultato in un determinato modello matematico in cui l'elenco dei requisiti è rappresentato come relazioni lineari.

1
La struttura delle istanze patologiche per gli algoritmi simplex
Per quanto ne so, tutti sanno che le regole pivot deterministiche per gli algoritmi simplex hanno input specifici su cui l'algoritmo richiede tempo esponenziale (o almeno non polinomiale) per trovare l'ottimale. Chiamiamo queste istanze "patologiche" poiché di solito (cioè sulla maggior parte degli input) l'algoritmo simplex termina rapidamente. Ricordo dal …
1
È possibile campionare in modo efficiente un vicino di un vertice nel grafico di un politopo?
Ho un polytope definito da .PPP{x:Ax≤b,x≥0}{x:Ax≤b,x≥0}\{ x : Ax \leq b, x \geq 0\} Domanda: Dato un vertice di , esiste un algoritmo temporale polinomiale per campionare uniformemente dai vicini di nel grafico di ? (Polinomio nella dimensione, numero di equazioni e rappresentazione di . Posso presumere che il numero …
2
Verifica dell'equivalenza di due politopi
Considera un vettore di variabili e un insieme di vincoli lineari specificati da .x⃗ x→\vec{x}Ax⃗ ≤bAx→≤bA\vec{x}\leq b Inoltre, considera due politopi P1P2={(f1(x⃗ ),⋯,fm(x⃗ ))∣Ax⃗ ≤b}={(g1(x⃗ ),⋯,gm(x⃗ ))∣Ax⃗ ≤b}P1={(f1(x→),⋯,fm(x→))∣Ax→≤b}P2={(g1(x→),⋯,gm(x→))∣Ax→≤b}\begin{align*} P_1&=\{(f_1(\vec{x}), \cdots, f_m(\vec{x}))\mid A\vec{x}\leq b\}\\ P_2&=\{(g_1(\vec{x}), \cdots, g_m(\vec{x}))\mid A\vec{x}\leq b\} \end{align*} dove ' sono mappature affine . Vale a dire, hanno la …
1
È sufficiente che i vincoli del programma lineare siano soddisfatti nelle aspettative?
Nell'articolo Randomized Primal-Dual analysis of RANKING for Online Bipartite Matching , dimostrando che l'algoritmo RANKING è compatibile con , gli autori mostrano che il dual è fattibile in aspettativa (vedi Lemma 3 a pagina 5). La mia domanda è:( 1 - 1e)(1-1e)\left(1 - \frac{1}{e}\right) È sufficiente che i vincoli del …
2
Generalizzazione dell'algoritmo ungherese a grafici generali non indirizzati?
L'algoritmo ungherese è un algoritmo di ottimizzazione combinatoria che risolve il problema della corrispondenza del peso massimo bipartito in tempi polinomiali e ha anticipato il successivo sviluppo dell'importante metodo primal-dual . L'algoritmo è stato sviluppato e pubblicato da Harold Kuhn nel 1955, che ha dato il nome di "algoritmo ungherese" …
4
Rilassamento LP di set indipendente
Ho provato il seguente rilassamento LP del massimo set indipendente max∑iximax∑ixi\max \sum_i x_i s.t. xi+xj≤1 ∀(i,j)∈Es.t. xi+xj≤1 ∀(i,j)∈E\text{s.t.}\ x_i+x_j\le 1\ \forall (i,j)\in E xi≥0xi≥0x_i\ge 0 Ottengo per ogni variabile per ogni grafico cubico non bipartito che ho provato.1/21/21/2 È vero per tutti i grafici cubici non bipartiti collegati? Esiste il …
Utilizzando il nostro sito, riconosci di aver letto e compreso le nostre Informativa sui cookie e Informativa sulla privacy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.