Titlebook: Ottimizzazione Combinatoria; Teoria e Algoritmi Bernhard Korte,Jens Vygen Textbook 20111st edition Springer Milan 2011 informatica teorica.

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Flussi di costo minimo,assimo al Problema di Assegnamento citato nell’introduzione del Capitolo 8 si potrebbero introdurre dei costi sugli archi per rappresentare che ogni addetto ha un salario diverso; il nostro obiettivo diventa di completare tutti i lavori entro un tempo massimo, con l’obiettivo di minimizzare i costi.

grotto

Matching Pesato,ale. Estenderemo l’Algoritmo del Matching di Edmonds al caso pesato ottenendo ancora un’implementazione di complessità .(..). Questo algoritmo ha molte applicazioni, alcune delle quali sono citate negli esercizi e nella Sezione 12.2. Esistono due formulazioni del problema del matching pesato:

Recessive

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Matroidi,ei sottoinsiemi ., e una funzione di costo .: ., trovare un elemento di . il cui costo sia minimo o massimo. Nel seguito assumiamo che . sia una funzione modulare, ossia che .(.) = .(∅) + ∑.(.({.}) − .(∅)) per ogni .; in modo analogo ci è data una funzione . → ℝ e scriviamo .(.) = ...(.).

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Algoritmi approssimati,ei capitoli rimanenti indicheremo alcune strategie per risolvere problemi di ottimizzazione combinatoria .-difficili. Per questi problemi, dobbiamo presentare in primo luogo gli algoritmi approssimati.

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Il problema dello zaino,mi più “difficili” tra quelli per cui si conosce un algoritmo polinomiale. In questo capitolo trattiamo il problema seguente, che risulta essere in un certo senso, il più ”facile” tra i problemi .-difficili.

Pessary

Flussi multi-prodotto e cammini arco-disgiunti,lusso . per diverse coppie (.) (si parla di diversi prodotti [commodity]), tale che il flusso totale che attraversa qualsiasi arco non superi la sua capacità. Specifichiamo le coppie (.) con un secondo digrafo, in cui, per ragioni tecniche, abbiamo un arco da . a . quando cerchiamo un flusso . In mo

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