मैं इस साइट को देख रहा हूं और यह कहता है कि लोगों को टीएसपी टूर के लिए समाधान मिला जो कि इष्टतम टूर की तुलना में सिर्फ 0.031% अधिक है। इष्टतम दौरे को खोजने के बिना वे कैसे जानते हैं कि यह किस लंबाई का माना जाता है?
मैं इस साइट को देख रहा हूं और यह कहता है कि लोगों को टीएसपी टूर के लिए समाधान मिला जो कि इष्टतम टूर की तुलना में सिर्फ 0.031% अधिक है। इष्टतम दौरे को खोजने के बिना वे कैसे जानते हैं कि यह किस लंबाई का माना जाता है?
जवाबों:
सामान्य तौर पर जब आप एक एल्गोरिथ्म के सन्निकटन अनुपात को बाध्य करना चाहते हैं तो आप इष्टतम मूल्य पर एक आसान निचली सीमा के लिए देखते हैं। सबसे सीधा अक्सर समस्या के आईएलपी सूत्रीकरण (उपयुक्त रूप से चुना गया) की एलपी छूट है। कभी-कभी अन्य चीजों का उपयोग किया जाता है, उदाहरण के लिए टीएसपी के लिए आप एक एमएसटी के वजन का भी उपयोग कर सकते हैं (इष्टतम टूर माइनस वन एज एक पेड़ है, इसलिए यह एमएसटी से कम वजन नहीं कर सकता है)।
विशेष उदाहरणों के लिए आप निश्चित रूप से अपने प्रमाणों में आपके द्वारा उपयोग की जाने वाली चीज़ का उपयोग कर सकते हैं, अर्थात आप एलपी को हल कर सकते हैं और अपने हेयुरिस्टिक समाधान की एलपी मूल्य से तुलना कर सकते हैं। यदि आपके पास अपने हाथों पर अधिक CPU समय है, तो आप ILP को हल करने के लिए एक शाखा-और-बाउंड प्रक्रिया शुरू कर सकते हैं। यहां तक कि अगर आप आईएलपी को पूरी तरह से हल नहीं करते हैं, तो आपको एलपी द्वंद्व से बेहतर सीमाएं मिलती हैं।