2-opt
2-opt, algorytm 2-optymalny – algorytm lokalnej optymalizacji wykorzystywany przy rozwiązywaniu problemu komiwojażera. Jest to szczególny przypadek algorytmu k-optymalnego.
Algorytm 2-opt nie służy do wyznaczania trasy, a jedynie do ulepszania jej. Samą trasę można wyznaczyć np. za pomocą algorytmu najbliższego sąsiada. Algorytm może być wykorzystany do ulepszenia algorytmu genetycznego – w ten sposób powstanie algorytm memetyczny.
Działanie algorytmu
Algorytm 2-opt polega na usunięciu z cyklu dwóch krawędzi i zastąpieniu ich innymi krawędziami tak, aby utworzyć inny cykl. Czynność jest powtarzana dla każdej pary krawędzi, z wyjątkiem krawędzi sąsiadujących ze sobą – ich modyfikacja nie spowodowałaby żadnych zmian. Za każdym razem modyfikujemy cykl początkowy (nie rozwiązanie z poprzedniego kroku). Po sprawdzeniu wszystkich par krawędzi sprawdzamy, która modyfikacja najbardziej skróciła trasę. Jeśli żadna modyfikacja nie poprawiła trasy, zwracamy cykl początkowy (nie zmieniamy nic).
Algorytm można wykonywać kilkakrotnie, aż do momentu, w którym żadna modyfikacja nie spowoduje skrócenia trasy. W ten sposób osiągnięte zostanie minimum lokalne.
Złożoność obliczeniowa
W trakcie jednego przebiegu algorytmu trzeba przeanalizować n*(n-3)/2 par krawędzi. Złożoność czasowa (jednej iteracji) wynosi więc O(n2).
Bibliografia
- D.S. Johnson, L.A. McGeoch, The Traveling Salesman Problem: A Case Study in Local Optimization, 1995 [Dostęp 2019-01-26].
Liczba głosów: 0.
Dodano: 3 czerwca 2017 15:05, ostatnia edycja: 30 stycznia 2019 15:48.
Zobacz też
Problem wydawania reszty (ang. change-making problem) – problem obliczeniowy polegający na tym, aby mając określony zbiór nominałów wyrazić daną kwotę za pomocą jak najmniejszej liczby monet. Jest to szczególny przypadek problemu plecakowego.
Algorytm heurystyczny, heurystyka – algorytm niedający (w ogólnym przypadku) gwarancji znalezienia rozwiązania optymalnego, umożliwiający jednak znalezienie rozwiązania dość dobrego w rozsądnym czasie. Algorytmy tego typu używane są w takich problemach obliczeniowych, gdzie znalezienie rozwiązania optymalnego ma zbyt dużą złożoność obliczeniową (w szczególności są to problemy NP-trudne) lub w ogóle nie jest możliwe.
Pojęcie algorytmów heurystycznych jest bardzo szerokie, dotyczy ono różnych technik projektowania algorytmów. Wiele heurystyk wykorzystuje losowość, inne zaś są deterministyczne (wówczas dla takich samych danych wejściowych algorytm zawsze zwróci ten sam wynik).
Ogólny algorytm heurystyczny (opisujący samą ideę poszukiwań) bywa określany w literaturze jako metaheurystyka. Zgodnie z tym nazewnictwem, metaheurystyką jest np. algorytm zachłanny (jako ogólna idea), zaś heurystyką jest np. algorytm najbliższego sąsiada (jako zastosowanie idei algorytmu zachłannego do konkretnego problemu).
Wyznaczanie maksymalnego przepływu – problem obliczeniowy polegający na wyznaczeniu maksymalnego przepływu w sieci przepływowej.
Sieć przepływowa jest skierowanym grafem prostym. Każdy łuk (krawędź skierowana w grafie) ma swoją nieujemną wagę, która oznacza maksymalny dopuszczalny przepływ w tym łuku. Na potrzeby tego artykułu nazwijmy rzeczy przepływające przez sieć danymi. Jeden z wierzchołków sieci jest źródłem, z którego wypływają przesyłane dane. Inny z wierzchołków to ujście, do którego te dane wpływają. Zakłada się ponadto, że dla każdego z pozostałych wierzchołków istnieje ścieżka ze źródła do ujścia przechodząca przez ten wierzchołek.
Przepływem w sieci nazywamy przyporządkowanie każdemu łukowi pewnej wartości, która oznacza liczbę danych aktualnie przesyłanych przez ten łuk. Wartości te muszą spełniać następujące warunki:
- Wartość przyporządkowana krawędzi musi być mniejsza lub równa jej wadze (warunek przepustowości).
- Do każdego wierzchołka (poza źródłem i ujściem) musi wpływać tyle samo danych, ile z niego wypływa (warunek zachowania przepływu).
Omawiany problem polega na dobraniu takiego przepływu, aby liczba danych wypływających ze źródła (i zarazem wpływających do ujścia) była jak największa.