赞
踩
(1)最可能的结果和理想约束都是由提供
(2)目标:通过给定的已知条件,找到有效方法来近似获得
(3)通过生成线性不等式(所有整数解均满足)来加强约束,这种不等式称为有效不等式
其中,有效,当且仅当X落在半平面中
(1)0-1背包问题
(a) 如果,那么(不成立),因此
(b) 如果,那么(x3,x5取0,x4取1),因此(x1不大于x2,)(1,1;0,1;0,0)
(2)混合整数集
(x 为 连续值, y 为整数)
其中不等式是有效的,并提供了X的凸包
(3)近似(Rounding )
(a) 对三个约束 使用进行线性组合
(b) 对一些系数进行降低(reducing),或者使用替代(substituting)
(将1/2 用“0” 代替,因为都为正整数,所以变为小于号)
(c) 左端项为整数,因此右端项必然
每个变量均为正整数,可以将3/2 改为“1”
(d) 最终的不等式变为:, 切掉了LP问题的最优解
(1)如果是可行整数解集,并且是问题约束的线性松弛的可行域,那么除非(P为所有整数解X的凸包),那么存在有效不等式对于有效,但不满足P。(包含凸包的更小可行域)
(2)生成有效不等式的方法:
(a)近似(rounding)
(b)模运算(Modular arithmetic )
(c)混合整数近似(Mixed integer rounding)
(d)吸取(Disjunctions)
(e)添加(Superadditivity)
(1)此方法基于下面两个现象:
(a) 如果,,那么 (x取不大于a的最大整数,向下取整)
(b) 如果 包含X的有效不等式,且,那么对于依然有效 (等式两边同时乘以一个大于“0”的数,不等式不变号)
(2)令 为矩阵的列,且
(1)选择,并计算矩阵行的一个线性组合:
(2) 将系数向下取整(Round down):
(3) 将右端项向下取整(Round down):
通过改变,我们得到第一个Chv´atal 封闭多面体 :
给定是一个有理多面体,可以再次对使用近似(rounding)操作,从而得到
从而可以得到一系列的多面体:
(1)对于图,匹配(matching)是不相连的边(disjoint edges)的集合,
比如,每个子图中的节点,不出现在第二条边上
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。