基于加权分治技术的set packing精确算法

加权分治技术是算法分析中的一种新技术,该技术基于选择不同的量来描述分支子问题的大小,以求得到在最糟糕情况下最好的时间复杂度.setpacking问题是一典型的NP-hard问题,广泛应用于调度、代码优化和生物信息学等领域.本文对有n个子集的setpacking问题,引入符号全集变量N设计基于分支搜索策略的递归算法,并应用加权分治技术对算法加以分析,得到时间复杂度为O*(1.1686n+N)的精确算法,当N≤n/4时,比现有最佳的算法O*(1.2209n)更加有效.

加权集合覆盖问题的加权分治算法

加权分治技术是一种用于算法分析和设计的新方法,该技术通过对处理对象按不同重要程度而赋予不同的权值来更加精确的描述算法分支子问题规模的大小,从而降低算法的时间复杂度.分支降阶技术是广泛用于求解组合优化领域难题的技术之一,该技术的核心思想是将原问题分支成若干个子问题,并用递归来求解这些子问题.加权集合覆盖问题是一个典型的NP难题,利用加权分治技术对集合覆盖问题进行研究,给出了一个精确算法,降低了算法的时间复杂度.在进行算法处理之前,将问题转换成二分图,并提出相应的降阶规则,将原问题的规模进行了缩小,在此基础上运用加权分治技术来分析其算法的复杂度.研究表明运用加权分治技术能够得到较传统算法更精确的时间复杂度.

最大团问题的加权分治算法

分支降阶是目前广泛用于求解组合优化领域中难题的技术之一,该技术的核心思想是将原问题分支成若干个子问题,并递归求解这些子问题。加权分治技术是算法设计和时间复杂度分析中的一种新技术。设计一个基于分支降阶的递归算法求解最大团问题。运用常规技术对该算法进行时间复杂度分析,得出其时间复杂度为O（1.380~n p（n））,其中p（n）表示问题规模数n的多项式函数。运用加权分治技术对原算法进行时间复杂度分析,将该算法的时间复杂度由原来的O（1.380~n p（n））降为O（1.325~n p（n））。研究结果表明运用加权分治技术能够得到较为精确的时间复杂度。

最小顶点覆盖问题的加权分治算法

最小顶点覆盖问题是组合优化中经典NP—Hard问题之一，其在实际问题中有着广泛的应用。加权分治技术是算法设计和复杂性分析中的新技术，该技术主要用于对分支降阶的递归算法进行复杂性分析，其核心思想可以理解为依据问题不同的特征设置一组相应的权值，以求降低该算法最坏情况下的时间复杂度。本文依据加权分治技术设计出一个分支降阶递归算法来求解最小顶点覆盖问题，并通过加权分治技术分析得出该算法的时间复杂度为O（1．255n），优于常规分析下的时间复杂度O（1．325n）。本文中的结果表明运用上述方法降低算法的时间复杂度是非常有效的。

Perfect Code问题的加权分治算法

加权分治技术是算法设计和分析中的一种新技术,该技术通过对处理对象设置不同的权值来更加精确的描述分支子问题规模的大小,其目的是得到最坏情况下时间复杂度更好的精确算法.Perfect Code问题是一典型的NP难题,基于分支降阶技术为其设计一个快速递归算法;同时使用加权分治技术对算法加以分析,得到一个时间复杂度为O(1.3248np(n))的精确算法,其中p(n)为问题中结点个数n的多项式函数,对比分析表明该时间复杂度低于采用传统方法得到的时间复杂度.

顶点加权最大团问题的加权分治算法

分支降阶被广泛用来求解NP-Hard问题,该技术的核心思想是将原问题分解成若干个子问题并递归求解这些子问题,但是用来分析算法时间复杂度的常规分析技术不够精确,无法得到较好的时间复杂度.本文设计了一个基于分支降阶的递归算法求解加权最大团问题,对于提出的精确算法,首先运用常规技术对该算法进行时间复杂度分析,得出其时间复杂度为O(1.4656~np(n)),其中n代表图中结点总个数,p(n)代表n的多项式函数;然后运用加权分治技术对原算法进行时间复杂度分析,将该算法的时间复杂性由原来的O(1.4656~np(n))降为O(1.3765~np(n)).研究结果表明运用加权分治技术能够得到较为精确的时间复杂度.

精确覆盖问题的加权分治算法

精确覆盖问题是组合优化中经典的NP-Hard问题之一,其在诸多领域具有广泛的应用价值。本文首先研究了精确覆盖问题的数学性质,并根据数学性质提出相应的分支降阶规则以缩小问题的规模;接着设计了一个基于分支降阶的回溯算法求解该问题;然后运用常规技术分析得出该精确算法的时间复杂度为O(1.4656k);最后运用加权分治技术对该算法的时间复杂度进行分析,将该算法的时间复杂度降为O(1.3842k)。文章最后通过一个示例进一步阐述该算法的原理,并与其他精确算法进行了对比分析,研究结果表明该算法是可行的,也是有效的。

加权分治与皇冠技术求解最大加权独立集

皇冠分解技术是一种算法优化技术,通过找出一个称为皇冠的特殊非空独立集,并将该独立集和它的邻接集合删除,得到一个不含皇冠的子图,从而降低原问题规模,降低算法时间复杂度。针对加权图的独立集问题相关性质设计了精确算法来找出一个权值之和最大的加权独立集。首先构造了一个二分图,并通过该图找出皇冠结构,采用皇冠分解技术分解图,针对无皇冠的子图设计了一个分支降阶递归算法,然后利用加权分治技术对算法时间复杂度进行分析,最终得到一个优于常规时间复杂度的精确算法。

加权最小顶点覆盖的加权分治算法

加权分治技术是算法设计和分析中的一种新技术,该技术通过对处理对象设置不同的权值来更加精确的描述分支子问题规模的大小,其目的是得到最坏情况下时间复杂性更好的精确算法.加权最小顶点覆盖问题是一典型的NP难题,基于分支降阶技术为其设计一个快速递归算法;同时使用加权分治技术对算法加以分析,得到一个时间复杂性为O(1.3482np(n))的精确算法,其中p(n)为问题中结点个数n的多项式函数,对比分析表明该时间复杂性低于采用传统方法得到的时间复杂性.

删除顶点生成二分图问题的精确算法

分支降阶是目前广泛用于设计精确算法求解NP-Hard问题的技术之一,该技术主要通过快速降阶、分支及递归求解原问题及其子问题.为了降低分支降阶算法的时间复杂度,一方面可以增加降阶规则、改变算法的设计思想;另一方面可以运用更精确的时间复杂度分析方法分析算法.本文针对删除最少顶点生成二分图问题,首先运用常规枚举方法得到一个时间复杂度为O(3n)的算法;然后通过增加降阶规则、改善算法设计和运用加权分治技术分析算法等方法,最终得到一个时间复杂度为O(1.8157n)的精确算法.本文中的结果表明运用上述方法降低算法的时间复杂度是非常有效的.

加权set packing问题的精确算法

加权set packing问题是组合优化中一个经典的NP-hard问题,在现实中具有广泛的应用。针对加权set packing问题本文首先研究了其数学性质,利用数学性质约简问题的规模,并在此基础上提出了上下界子算法;然后根据数学性质和上下界子算法设计了求解该问题的回溯算法;最后应用加权分治技术将算法的时间复杂性从传统分析下的O(1.38028^(k))降为O(1.32401^(k)),并进行了算法对比分析。结果表明利用加权分治技术可以有效降低算法的时间复杂性。