การเพิ่มประสิทธิภาพแบบผสมผสานมีประโยชน์หรือไม่

2024 ผู้เขียน: Fiona Howard | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-10 06:43

ด้วยการกำเนิดของโปรแกรมเชิงเส้นตรง วิธีการเหล่านี้ถูกนำไปใช้กับปัญหาต่างๆ รวมถึงการมอบหมาย การไหลสูงสุด และการขนส่ง ในยุคสมัยใหม่ การเพิ่มประสิทธิภาพแบบผสมผสานคือ มีประโยชน์สำหรับการศึกษาอัลกอริทึม โดยมีความเกี่ยวข้องเป็นพิเศษกับปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิจัยการปฏิบัติงาน

การเพิ่มประสิทธิภาพแบบผสมผสานใช้สำหรับอะไร

การเพิ่มประสิทธิภาพแบบผสมผสานคือ กระบวนการค้นหาค่าสูงสุด (หรือค่าต่ำสุด) ของฟังก์ชันวัตถุประสงค์ F ซึ่งโดเมนเป็นพื้นที่การกำหนดค่าที่แยกจากกันแต่มีขนาดใหญ่ (ตรงข้ามกับมิติ N พื้นที่ต่อเนื่อง).

ทำไมการเพิ่มประสิทธิภาพแบบผสมผสานจึงยาก

ความยากเกิดขึ้นจากข้อเท็จจริงที่ว่า ไม่เหมือนโปรแกรมเชิงเส้นตรง พื้นที่ที่เป็นไปได้ของปัญหาเชิงผสมไม่ใช่เซตนูนดังนั้น เราต้องค้นหาตาข่ายของจุดที่เป็นไปได้แทน หรือในกรณีของกรณีของจำนวนเต็มผสม ชุดของครึ่งเส้นหรือส่วนของเส้นที่ไม่ปะติดปะต่อกันเพื่อหาทางออกที่ดีที่สุด

ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพการรวมกันคืออะไร

การเพิ่มประสิทธิภาพแบบผสมผสานเป็นหัวข้อที่ประกอบด้วย ของการค้นหาออบเจกต์ที่เหมาะสมที่สุดจากชุดออบเจกต์จำนวนจำกัด … มันทำงานบนโดเมนของปัญหาการปรับให้เหมาะสมเหล่านั้นซึ่งชุดของวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้ เป็นแบบแยกส่วนหรือลดเป็นแบบไม่ต่อเนื่องได้ โดยมีเป้าหมายคือหาทางออกที่ดีที่สุด

การเพิ่มประสิทธิภาพแบบผสมผสาน NP-hard หรือไม่

เมื่อรุ่นการตัดสินใจของปัญหาการปรับให้เหมาะสมที่สุดแบบผสมผสานได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นของปัญหา NP-complete แล้ว เวอร์ชันการปรับให้เหมาะสมคือ NP-hard … ปัญหาการปรับให้เหมาะสม กล่าวคือ การหาจำนวนต่ำสุด (k น้อยที่สุด) ของรูปหลายเหลี่ยมรูปดาวที่มีการรวมตัวเท่ากับรูปหลายเหลี่ยมธรรมดาที่กำหนด จะเป็น NP-hard