पैरामीटराइज्ड जटिलता और सन्निकटन एल्गोरिदम के बीच कई कनेक्शन हैं।
सबसे पहले, किसी समस्या के तथाकथित मानक मानकीकरण पर विचार करें। यहां, पैरामीटर वह है जो आप समस्या के अनुकूलन संस्करण में अनुकूलित करेंगे (वर्टेक्स कवर समस्या के लिए वर्टेक्स कवर का आकार, ट्रेविदथ समस्या, आदि के लिए पेड़ के अपघटन की चौड़ाई)। आइए हम समरी कवर पर ध्यान दें। वर्टेक्स कवर के लिए लंबवत संख्या के साथ कोई कर्नेल एक स्थिर कारक बहुपद-काल सन्निकटन एल्गोरिथ्म का अर्थ लगाता है: अनुमानित समाधान में, उन सभी लंबों को डालें, जिन्हें कर्नेलाइज़ेशन एल्गोरिथ्म द्वारा समाधान में मजबूर किया गया है, और कर्नेल के सभी कोने । दूसरी ओर, सन्निकटन कारक पर निचले सीमा कर्नेल के आकार पर कम सीमा होती है। उदाहरण के लिए, अनूठे खेल अनुमान के तहत, खोत और रेगेव (जेसीएसएस 2008)किसी भी अनुपात के साथ वर्टेक्स कवर के लिए सन्निकटन एल्गोरिदम को नियमबद्ध करें , जो कि अधिकांश सी के वर्टिकल, सी < 2 , के साथ- साथ वर्टेक्स कवर के लिए एक कर्नेल को नियमबद्ध करता है।c<2ckc<2
संपादित करें: पिछले पैराग्राफ में बंधे कर्नेल लोअर के लिए तर्क बहुत ही अनौपचारिक है, और मेरी जानकारी के अनुसार यह खुला है कि कर्नेल के आकार पर इस तरह के निचले सीमा को साबित किया जा सकता है, यहां तक कि वर्टेक्स कवर के लिए भी। जैसा कि @ फाल्क टिप्पणी में बताते हैं, तर्क सबसे अधिक (सभी?) ज्ञात गुठली के लिए है। हालाँकि, मैं यह नहीं देखता कि कर्नेलाइजेशन एल्गोरिदम के अस्तित्व को कैसे अलग किया जा सकता है जहाँ कर्नेलाइज़्ड इंस्टेंस का एक व्यवहार्य समाधान प्रारंभिक उदाहरण में संबंधित समाधान की तुलना में एक अलग सन्निकटन अनुपात है।
फिर, पीटीएएस बनाम एफपीटीएएस का मुद्दा है। हम भीतर एक समाधान खोजने के लिए चाहते हैं इष्टतम से, हम से parameterize कर सकते हैं 1 / ε । फिर, एक पीटीएएस मानकीकृत सेटिंग में एक एक्सपी-एल्गोरिदम से मेल खाती है, जबकि एक एफपीटीएएस एक एफपीटी-एल्गोरिदम से मेल खाती है। एक सन्निकटन बाध्य निचले हिस्से के लिए, हम किसी भी समस्या जिसका मानक parameterization डब्ल्यू है के लिए एक EPTAS की उम्मीद नहीं कर सकते हैं [1] -हार्ड: साथ EPTAS चल ε = 1 / ( कश्मीर + 1 ) वास्तव में एफपीटी समय में समस्या का समाधान होगा।(1+ϵ)1/ϵϵ=1/(k+1)
(23k+2−1)/k g(k)g एफपीटी सन्निकटन पर एक सर्वेक्षण के लिए।