10.3.2. Задача коммивояжера
Рассмотрим следующую задачу, известную как задача коммивояжера. Имеется р городов, расстояния между которыми известны. Коммивояжер должен посетить все р городов по одному разу, вернувшись в тот, с которого начал. Требуется найти такой маршрут движения, при котором суммарное пройденное расстояние будет минимальным.
Очевидно, что задача коммивояжера — это задача отыскания кратчайшего га-мильтонова цикла в полном графе.
Можно предложить следующую простую схему решения задачи коммивояжера: сгенерировать все р\ возможных перестановок вершин полного графа, подсчитать для каждой перестановки длину маршрута и выбрать из них кратчайший. Очевидно, такое вычисление потребует О(р\) шагов.
Как известно, р\ с ростом р растет быстрее, чем любой полином от р, и даже быстрее, чем У (см. раздел 5.2). Таким образом, решение задачи коммивояжера описанным методом полного перебора оказывается практически неосуществимым даже для сравнительно небольших р. Более того, известно, что задача коммивояжера принадлежит к числу так называемых NP-полных задач, подробное обсуждение которых выходит за рамки этого учебника. Вкратце суть проблемы NP-полноты сводится следующему. В различных областях дискретной математики, комбинаторики, логики и т. п. известно множество задач, принадлежащих к числу наиболее фундаментальных, для которых, несмотря на все усилия, не удалось найти алгоритмов решения, имеющих полиномиальную трудоемкость. Более того, если бы удалось отыскать эффективный алгоритм решения хотя бы одной из этих задач, то из этого немедленно следовало бы существование эффективных алгоритмов для всех остальных задач данного класса. На этом основано общепринятое мнение, что таких алгоритмов не существует.
ОТСТУПЛЕНИЕ -
Полезно сопоставить задачи отыскания эйлеровых и гамильтоновых циклов, рассмотренные в этом и предыдущем разделах. Внешне формулировки этих задач очень похожи, однако они оказываются принципиально различными с точки зрения практического применения. Уже давно Эйлером получено просто проверяемое необходимое и достаточное условие существования в графе эйлерова цикла. Что касается гамильтоновых графов, то для них не известно необходимых и достаточных условий. На основе необходимого и до-сточного условия существования эйлерова цикла можно построить эффективные алгоритмы отыскания такого цикла. В то же время задача проверки существования гамильтонова цикла оказывается NP-полной (также как и задача коммивояжера). Далее, известно, что почти нет эйлеровых графов, и эффективный алгоритм отыскания эйлеровых циклов редко оказывается применимым на практике. С другой стороны , можно показать, что почти все графы гамильтоновы, то есть
где Н(р) — множество гамильтоновых графов с р вершинами, a G(p) — множество всех графов с р вершинами. Таким образом, задача отыскания гамильтонова цикла или эквивалентная задача коммивояжера являются практически востребованными, но для них неизвестен (и, скорее всего, не существует) эффективный алгоритм решения
Комментарии
Из вопросов, рассмотренных в этой главе, наибольшее внимание в литературе уделено задаче коммивояжера. Анализ различных подходов к ее решению см., например, в [11]. Алгоритм 10.1 описан в [14], в других источниках (например в [6]) можно найти другие варианты решения этой задачи.
Упражнения
Доказать, что кодерево связного графа является максимальным подграфом, не содержащим коциклов.
Доказать, что эйлеров граф не имеет мостов.
Доказать, что если в связном графе G(V,E) Vu,v e V d(u) + d(v) ^ р, то граф G гамильтонов.
- Иркутский государственный технический университет
- 1. Определения графов
- 7.4.5. Массив дуг
- 8.4.2. Трансверсаль
- 8.5.4. Алгоритм нахождения максимального потока
- 8.6.3. Выделение компонент сильной связности
- 8.7.1. Длина дуг
- 8.7.2. Алгоритм Флойда
- 8.7.3. Алгоритм Дейкстры
- Глава 9 Деревья
- 9.1. Свободные деревья
- 9.1.1. Определения
- 9.1 .2. Основные свойства деревьев
- 9.2. Ориентированные, упорядоченные и бинарные деревья
- 9.2.1. Ориентированные деревья
- 9.2.2. Эквивалентное определение ордерева
- 9.2.3. Упорядоченные деревья
- 9.2.4. Бинарные деревья
- 9.3. Представление деревьев в эвм
- 9.3.1. Представление свободных, ориентированных и упорядоченных деревьев
- 9.3.2. Представление бинарных деревьев
- 9.3.3. Обходы бинарных деревьев
- 9.3.4. Алгоритм симметричного обхода бинарного дерева
- 9.4. Деревья сортировки
- 9.4.1. Ассоциативная память
- 9.4.2. Способы реализации ассоциативной памяти
- 9.4.3. Алгоритм бинарного (двоичного) поиска
- 9.4.4. Алгоритм поиска в дереве сортировки
- 9.4.5. Алгоритм вставки в дерево сортировки
- 9.4.6. Алгоритм удаления из дерева сортировки
- 9.4.7. Вспомогательные алгоритмы для дерева сортировки
- 9.4.8. Сравнение представлений ассоциативной памяти
- 9.4.9. Выровненные деревья
- 9.4.10. Сбалансированные деревья
- 9.5. Кратчайший остов
- 9.5.1. Определения
- 9.5.2. Схема алгоритма построения кратчайшего остова
- 9.5.3. Алгоритм Краскала
- Глава 10 Циклы
- 10.1. Фундаментальные циклы и разрезы
- 10.1.1. Циклы и коциклы
- 10.1.2. Независимые множества циклов и коциклов
- 10.1.3. Циклический и коциклический ранг
- 10.2. Эйлеровы циклы
- 10.2.1. Эйлеровы графы
- 10.2.2. Алгоритм построения эйлерова цикла в эйлеровом графе
- 10.2.3. Оценка числа эйлеровых графов
- 10.3. Гамильтоновы циклы
- 10.3.1. Гамильтоновы графы
- 10.3.2. Задача коммивояжера
- Глава 11 Независимость и покрытия
- 11.1. Независимые и покрывающие множества
- 11.1.1. Покрывающие множества вершин и ребер
- 11.1.2. Независимые множества вершин и ребер
- 11.1.3. Связь чисел независимости и покрытий
- 11.2. Построение независимых множеств вершин
- 11.2.1. Постановка задачи отыскания наибольшего независимого множества вершин
- 11.2.2. Поиск с возвратами
- 11.2.3. Улучшенный перебор
- 11.2.4. Алгоритм построения максимальных независимых множеств вершин
- 11.3. Доминирующие множества
- 11.3.1. Определения
- 11.3.2. Доминирование и независимость
- 11.3.3. Задача о наименьшем покрытии
- 11.3.4. Эквивалентные формулировки знп
- 11.3.5. Связь знп с другими задачами
- Глава 12 Раскраска графов
- 12.1. Хроматическое число
- Ух, . . . ,Vn одноцветные классы,доказательство
- 12.2. Планарность
- 12.2.2. Эйлерова характеристика
- 12.2.3. Теорема о пяти красках
- 12.3. Алгоритмы раскрашивания
- 12.3.1. Точный алгоритм раскрашивания
- 12.3.2. Приближенный алгоритм последовательного раскрашивания
- 12.3.3. Улучшенный алгоритм последовательного раскрашивания