Sa pagdating ng linear programming, ang mga paraang ito ay inilapat sa mga problema kabilang ang pagtatalaga, pinakamataas na daloy, at transportasyon. Sa modernong panahon, ang combinatorial optimization ay kapaki-pakinabang para sa pag-aaral ng mga algorithm, na may espesyal na kaugnayan sa artificial intelligence, machine learning, at operations research.
Para saan ginagamit ang combinatorial optimization?
Ang
Combinatorial optimization ay ang proseso ng paghahanap ng maxima (o minima) ng isang layuning function F na ang domain ay isang discrete ngunit malaking configuration space (kumpara sa isang N-dimensional tuluy-tuloy na espasyo).
Bakit mahirap ang combinatorial optimization?
Ang kahirapan ay nagmumula sa katotohanan na hindi tulad ng linear programming, ang posible na rehiyon ng kombinatoryal na problema ay hindi isang convex set. Kaya, sa halip, kailangan nating maghanap ng sala-sala ng mga posibleng puntos, o sa kaso ng mixed integer case, isang hanay ng magkahiwalay na kalahating linya o mga segment ng linya upang makahanap ng pinakamainam na solusyon.
Ano ang problema sa combinatorial optimization?
Ang
Combinatorial optimization ay isang paksang binubuo ng ng paghahanap ng pinakamainam na bagay mula sa isang may hangganang hanay ng mga bagay … Ito ay gumagana sa domain ng mga problema sa pag-optimize kung saan ang hanay ng mga magagawang solusyon ay discrete o maaaring gawing discrete, at kung saan ang layunin ay mahanap ang pinakamahusay na solusyon.
Mahirap ba ang combinatorial optimization NP?
Kapag napatunayang kabilang sa klase ng NP-complete na mga problema ang bersyon ng desisyon ng isang combinatorial optimization problem, ang bersyon ng optimization ay NP-hard … Ang problema sa pag-optimize, ibig sabihin, ang paghahanap ng pinakamababang bilang (hindi bababa sa k) ng mga polygon na hugis-star na ang pagsasama ay katumbas ng isang naibigay na simpleng polygon, ay NP-hard.
