Algorytmy
49,00 zł
Nowoczesne receptury w Javie. Proste rozwiązania trudnych problemów
−30%38,43 zł
Wprowadzenie do obliczeń równoległych
−16%49,45 zł
Informatyka Europejczyka. Podręcznik dla szkoły podstawowej. Klasa 8
9,90 zł
Python. Uczenie maszynowe
69,00 zł
TDD. Techniki programowania sterowanego testami
59,00 zł

Algorytm najmniejszej krawędzi

Info
Nazwa tego artykułu jest autorskim tłumaczeniem. Prawdopodobnie nie jest to nazwa oficjalnie używana w polskiej literaturze.
Algorytm najkrótszej krawędzi Przykładowe wykonanie algorytmu
Algorytm najmniejszej krawędzi – algorytm służący do rozwiązywania problemu komiwojażera. Jest to algorytm wykorzystujący strategię zachłanną, jednak w inny sposób, niż algorytm najbliższego sąsiada. W anglojęzycznej literaturze algorytm jest najczęściej określany po prostu jako greedy algorithm (algorytm zachłanny), w skrócie GR.

Działanie algorytmu

Algorytm działa podobnie do algorytmu Kruskala poszukującego minimalnego drzewa rozpinającego. Polega on na kolejnym dołączaniu do rozwiązania najkrótszych spośród dopuszczalnych krawędzi. Działanie algorytmu można zapisać następująco:

  1. Posortuj wszystkie krawędzie rosnąco według ich wag, umieść je w kolejce.
  2. Pobierz z kolejki krawędź o najmniejszej wadze, usuń ją z kolejki.
  3. Sprawdź, czy dołączenie tej krawędzi do rozwiązania nie spowoduje utworzenia cyklu (nie dotyczy ostatniej iteracji) lub powstania wierzchołka, z którego wychodzą trzy krawędzie. Jeśli nie, dołącz krawędź do rozwiązania.
  4. Jeśli liczba krawędzi dołączonych do rozwiązania jest równa liczbie wierzchołków, zakończ działanie algorytmu. W przeciwnym razie przejdź do punktu 2.

Złożoność i ocena jakości

Główna pętla algorytmu wykona się maksymalnie n2 razy (n jest liczbą krawędzi). W trakcie każdego przebiegu pętli trzeba jednak sprawdzić, czy daną krawędź można dołączyć do rozwiązania. Złożoność obliczeniowa algorytmu zależy od sposobu implementacji sprawdzania tego warunku, a także od sposobu sortowania kolejki krawędzi. Według pracy The Traveling Salesman Problem: A Case Study in Local Optimization (link w bibliografii) złożoność obliczeniowa algorytmu to O(n2log n).

Algorytm nie daje gwarancji znalezienia rozwiązania optymalnego. Według wspomnianej pracy The Traveling Salesman Problem: A Case Study in Local Optimization rozwiązania znalezione przez ten algorytm są średnio o ok. 16% gorsze od optymalnych. Istnieją przypadki, w których algorytm najbliższego sąsiada daje najgorsze możliwe rozwiązanie.

Bibliografia

  1. D.S. Johnson, L.A. McGeoch, The Traveling Salesman Problem: A Case Study in Local Optimization (link) [dostęp: 21 listopada 2017].
  2. G. Gutin, A. Yeo, A. Zverovich, Traveling salesman should not be greedy: domination analysis of greedy-type heuristics for the TSP (link) [dostęp: 21 listopada 2017].
Ocena: 0 Tak Nie
Liczba głosów: 0.

Dodano: 19 października 2016 19:21, ostatnia edycja: 21 listopada 2017 19:10.

Zobacz też

Graf – struktura składająca się ze zbioru wierzchołków oraz zbioru krawędzi. Grafy mają szerokie zastosowanie w informatyce, można za ich pomocą przedstawić wiele zagadnień.

Wyróżniamy grafy nieskierowane oraz grafy skierowane. W grafie nieskierowanym relacja sąsiedztwa jest symetryczna, tzn. krawędź łączy wierzchołki „w obie strony”. W grafie skierowanym krawędzie są „jednokierunkowe”. Krawędź grafu skierowanego zazwyczaj jest określana jako łuk.

Graf ważony (inaczej graf z wagami) to taki graf, w którym każdej krawędzi przypisana jest pewna wartość liczbowa. Wartość ta może oznaczać np. długość krawędzi lub jej przepustowość.

→ Czytaj całość

Algorytm Helda-Karpa (czasami określany jako algorytm Bellmana-Helda-Karpa) – algorytm służący do rozwiązywania problemu komiwojażera. Jest to algorytm dokładny oparty na programowaniu dynamicznym. Algorytm ma złożoność czasową O(n22n) i złożoność pamięciową O(n2n). Jest to co prawda złożoność gorsza od wielomianowej, ale algorytm ten jest znacznie lepszy od algorytmu sprawdzającego wszystkie warianty (złożoność czasowa O(n!)).

→ Czytaj całość

Ten artykuł opisuje pewną modyfikację algorytmu opartego na programowaniu dynamicznym rozwiązującego problem wydawania reszty. Algorytm ten daje gwarancję znalezienia rozwiązania optymalnego. Algorytm zaproponował J.W. Wright w pracy The Change-Making Problem (link w bibliografii).

→ Czytaj całość
Polityka prywatnościKontakt