タグ付けされた質問 「integer-programming」

3
ゼロ1整数線形計画法(ILP)でブール論理演算を表現する
ブール値を表すための変数を備えた整数線形プログラム(ILP)があります。さんは整数であると保持するために制限されている0または1()。xixix_ixixix_i0≤xi≤10≤xi≤10 \le x_i \le 1 線形制約を使用して、これらの0/1値の変数に対するブール演算を表現したいと思います。これどうやってするの? 具体的には、(ブールAND)、(ブールOR)、および(ブールNOT)に設定します。ブール値として0/1の明白な解釈を使用しています:0 = false、1 = true。が必要に応じて関連付けられるようにILP制約を記述する方法を教えてください。y1=x1∧x2y1=x1∧x2y_1 = x_1 \land x_2y2=x1∨x2y2=x1∨x2y_2 = x_1 \lor x_2y3=¬x1y3=¬x1y_3 = \neg x_1yiyiy_ixixix_i (これは、CircuitSATからILPへの削減を要求する、またはSATをILPとして表現する方法を要求するものと見なすことができますが、ここでは、上記の論理演算をエンコードする明示的な方法を確認します。)

1
最小移動でビンを埋めることはNP困難ですか?
ありビンとボールの種類が。番目のビンラベル有するのためのは、型のボールの予想数である。N nnmはmmiがiiI 、J 1 ≤ J ≤ M Jai,ja_{i,j}1≤j≤m1\leq j\leq mjj タイプボールから始めます。タイプ各ボールの重量はであり、ビン重量がようにボールをビンに入れます。前の条件が保持されるようなボールの分布は、実行可能なソリューションと呼ばれます。b jbjb_j j jjj jjw jwjw_j i iic icic_i ビンタイプボールを使用した実行可能なソリューションを考えてみると、コストは。最小コストの実行可能なソリューションを見つけたい。x i 、jxi,jx_{i,j} j jji ii∑ n i = 1 ∑ m j = 1 | a i 、j − x i 、j |∑ni=1∑mj=1|ai,j−xi,j|\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^m |a_{i,j}-x_{i,j}| { w j }{wj}\{w_j\}制限がない場合、この問題は明らかにNP困難です。サブセット和問題は、実行可能な解の存在に帰着します。 …

1
コンビナトリアルILPアルゴリズムの既知の最速の複雑さ?
整数線形計画法を解くための、Big表記法で最もよく知られているアルゴリズムは何ですか?OOO 私は問題が完全であることを知っているので、多項式を期待していません。そして、CPLEXのような実際のアプリケーションで使用される多くのヒューリスティックとそのようなものがあることは知っていますが、厳密なアルゴリズムの形式的な最悪の場合の複雑さにもっと興味があります。NPNPNP 一部の完全問題には、時間アルゴリズムがありますおよびは多項式です。頂点カバー、独立セット、および3SATはこのカテゴリに分類されますが、一般的なSATおよびTSPは(私たちが知る限り)分類されません。O (b n p (n ))1 &lt; b &lt; 2 pNPNPNPO (bnp (n ))O(bnp(n))O(b^n p(n))1 &lt; b &lt; 21&lt;b&lt;21 < b < 2ppp 整数プログラミング、または特定のサブインスタンスについて、そのようなステートメントを作成できますか? Quantifier Free Presburger Arithmeticに関連する問題の参照先があれば、それにも非常に興味があります。

2
ILPからSATへのポリタイムの削減?
したがって、知られているように、ILPの0-1決定問題はNP完全です。NPで表示するのは簡単で、元の削減はSATからでした。それ以来、他の多くのNP完全問題にはILPの定式化が示されています(ILPは非常に有用であるため、これらの問題からILPへの還元として機能します)。 ILP からの削減は、自分でやるか追跡するのがはるかに難しいようです。 したがって、私の質問は、ILPからSATへのポリタイムの削減を知っている人はいますか?つまり、SATを使用して0-1のILP決定問題を解決する方法を示していますか?

1
いくつかの条件に従って、セットを所定数の互いに素なサブセットに分割する方法は?
セットA≜{1,…,k}A≜{1,…,k}A\triangleq\{1,\ldots,k\}、整数s⩽ks⩽ks\leqslant k、および負でない整数a_ {ij}が与えられaijaija_{ij}ます。私の問題を見つけることであるsss互いに素なサブセットSjSjS_jの{1,…,k}{1,…,k}\{1,\ldots,k\}ように: ⋃sj=1Sj=A⋃j=1sSj=A\bigcup_{j=1}^s S_j=A ; そして |Sj|⩽aij|Sj|⩽aij|S_j|\leqslant a_{ij}(すべてのi∈Sji∈Sji\in S_jおよびj=1,…,sj=1,…,sj=1,\ldots,s。 この問題を解決するには?実行可能な解決策を見つけるのは難しいですか? いくつかのj \ in \ {1、\ ldots、n \}で始まり、番号までi \ in \ {1、\ ldots、k \}j∈{1,…,n}j∈{1,…,n}j\in\{1,\ldots,n\}を割り当てる手順を試したので、問題を解決するのは簡単ではないと思いますIに割り当てJより大きいA_ {IJ}一部のI割り当てます。しかし、これは不正解です。どのjにも割り当てられないiが残る可能性があるためです(それらのa_ {ij}が満たされなかったため)。i∈{1,…,k}i∈{1,…,k}i\in\{1,\ldots,k\}iiijjjaijaija_{ij}iiiiiijjjaijaija_{ij} ブルートフォースメソッドは、Aのすべてのサブセットを生成してAAAそれぞれをテストする必要がある場合、私にとっては機能しますが(k=8,n=3k=8,n=3k=8,n=3)、非常に非効率的です。

3
整数線形計画法の場合、ブールにキャスト
次の制約を整数線形プログラムで表現したいと思います。 y={01if x=0if x≠0.y={0if x=01if x≠0.y = \begin{cases} 0 &\text{if } x=0\\ 1 &\text{if } x\ne 0. \end{cases} 私はすでに整数変数を持っていますが、ことが約束されています。上記の制約を整数線形計画法ソルバーでの使用に適した形式でどのように表現できますか?- 100 ≤ X ≤ 100x,yx,yx,y−100≤x≤100−100≤x≤100-100 \le x \le 100 これはおそらくいくつかの追加の変数を導入する必要があります。追加する必要がある新しい変数と制約は何ですか?1つの新しい変数できれいに実行できますか?二? 同様に、これは制約を強制する方法を尋ねています y≠ 0 の場合に限り 、X ≠ 0。y≠0 if and only if x≠0.y \ne 0 \text{ if and only if } x …

5
すべての整数線形計画法の問題はNPハードですか?
私が理解しているように、ハンガリーのアルゴリズムは多項式時間-O(n 3)で解決できるため、割り当て問題はPにあります。また、割り当ての問題は整数線形計画法の問題であることも理解していますが、ウィキペディアのページではこれがNP困難であると述べています。私にとって、これは割り当ての問題がNP-Hardにあることを意味します。 しかし、割り当ての問題はPとNPハードの両方に存在することはできません。そうでない場合、PはNPに等しくなりますか?ウィキペディアのページは、すべてのILP問題を解決するための一般的なアルゴリズムがNPハードであることを単に意味しているのですか?他のいくつかの出典では、ILPはNP-Hardであると述べているため、これは一般的に複雑性クラスについての私の理解を本当に混乱させています。

1
近似0-1整数プログラムの硬度
所与形の(バイナリ)の整数プログラム。0,10,10,1 mins.t.f(x)Ax=bxi≥0xi∈{0,1}∀i∀iminf(x)s.t.Ax=bxi≥0∀ixi∈{0,1}∀i \begin{array}{lll} \text{min} & f(x) & \\ \text{s.t.} & A x = b \\ & x_i \ge 0 & \quad \forall i\\ & x_i \in \{0,1\} & \quad \forall i \end{array} のサイズはどちらの次元でも固定されていないことに注意してください。AAA この問題はGarey&Johnsonによって概算するのが難しい(強く -Complete)ことが示されていると思います。もしそうなら、A 、bにバイナリエントリがあり、f (x )が線形関数(f (x )= ∑ i c i x i)である場合、これはまだ当てはまりますか?NPNP{\sf NP}A,bA,bA, bf(x)f(x)f(x)f(x)=∑icixif(x)=∑icixif(x) = \sum_i …

3
ブール変数の真のiff方程式がILPで満たされている
仮定するとyyy ILPプログラムでブーリアン変数である(すなわちy∈Zy∈Zy \in Z、STと)、0&lt;=y&lt;=10&lt;=y&lt;=10 <= y <= 1x1x1x_1x2x2x_2間変数整数囲まれる000及びMMM。次の高レベルの制約をエンコードします。 y=1⟺x1≤x2y=1⟺x1≤x2y = 1 \iff x_1 \le x_2 これまでのところ私はこれを持っています: x1≤x2+(M+1)yx1≤x2+(M+1)yx_1 \le x_2 + (M+1)y これにより、がtrueの場合は常に、yは1でなければならず、そうでないと方程式が成立しません。しかし、X 1 ≤ X 2、何も制限されないYを、従って、いずれかの可能性が0または1。x1&gt;x2x1&gt;x2x_1 > x_2yyy111x1≤x2x1≤x2x_1 \le x_2yyy000111 制約をエンコードするために、他にどのような方程式を追加できますか?

1
重み付きXOR-SAT NPは難しいですか?
与えられた んnn ブール変数 バツ1、… 、バツんx1,…,xnx_1,\ldots,x_n それぞれに正のコストが割り当てられています c1、… 、cん∈Z&gt; 0c1,…,cn∈Z&gt;0c_1,\ldots,c_n\in\mathbb{Z}_{>0} とブール関数 fff 次の形式で与えられた変数について f(x1,…,xn)=⋀i=1k⨁j=1lixrijf(x1,…,xn)=⋀i=1k⨁j=1lixrijf(x_1,\ldots,x_n)=\bigwedge_{i=1}^k\bigoplus_{j=1}^{l_i}x_{r_{ij}} (⊕⊕\oplus XORを示す) k∈Z&gt;0k∈Z&gt;0k\in\mathbb{Z}_{>0}、整数 1≤li≤n1≤li≤n1\leq l_i\leq n そして 1≤ri1&lt;⋯&lt;rili≤n1≤ri1&lt;⋯&lt;rili≤n1\leq r_{i1}<\cdots<r_{il_i}\leq n すべてのために i=1,…,ki=1,…,ki=1,\ldots,k、 j=1,…,lij=1,…,lij=1,\ldots,l_i、問題はの最小コストの割り当てを見つけることです x1,…,xnx1,…,xnx_1,\ldots,x_n それは満たす fff、そのような割り当てが存在する場合。割り当てのコストは、単純に ∑i∈{1,…,n}xitrueci.∑i∈{1,…,n}xitrueci.\sum_{\substack{i\in\{1,\ldots,n\}\\x_i\,\text{true}}}c_i. この問題はNP困難ですか、つまり、付随する決定問題ですか?「コストに十分な値が割り当てられていますか? KKK「NP難しい? ここで、標準のXOR-SAT問題はPにあります。これは、線形方程式系の可解性の問題に直接マッピングされるためです。 F2F2\mathbb{F}_2(たとえば、https://en.wikipedia.org/wiki/Boolean_satisfiability_problem#XOR-satisfiabilityを参照してください)。このソリューションの結果(存在する場合)は、次のアフィン部分空間です。Fn2F2n\mathbb{F}_2^n。したがって、問題は、その部分空間から最小のコストで対応する要素を選択するために削減されます。悲しいかな、その部分空間はかなり大きく、実際、fff バイナリで k×nk×nk\times n-行列形式、 111 それぞれに xrijxrijx_{r_{ij}} で iii-行と rijrijr_{ij}-番目の列、それ以外の場合はゼロ、コストの最小化の問題が発生します Ax=1,Ax=1,Ax=1, どこ AAA マトリックスとは xxx で構成される列ベクトルです x1,…,xnx1,…,xnx_1,\ldots,x_n …
弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.