FAS问题

题目:来自《算法概论》8.22

解:

(a)判断一个问题是不是NP问题,要看所给出的实例能不能在多项式时间内验证出来。

         在这道题中,我们需要验证一个解E'是不是FAS的解。判断条件如下:

        (1)|E'|<=b

        (2)G-E'是一个无环图

第二个条件可以通过对于每个未访问过的点做DFS。点的状态分为三种:未访问、正在访问和已访问完该点所能到达的所有节点。如果一个点在做DFS的过程中访问到一个正在访问的点,说明存在环,否则无环。这个算法的复杂度为O(|V|+|E|)。

所以,FAS是NP问题。

(b)当G包含一个大小为b的顶点覆盖S时,G′的大小为b的FAS构造方式为: FAS={( wi , wi′ ),对于每一个vi∈S} 。|FAS|=b。

G中的每一条边( vi , vj )对应着G'中的一个有向环:wi−>wi′−>wj−>wj′−>wi。

现在要证明G'-FAS后是一个无环图:

对于顶点 wi 和 wi' ,当去掉边 ( wi , wi' )后,所有以 wi 为端点的边都不可能位于任何一个环中,因为 wi 出度为0,而一个有向环里面的点出度和入度不能为0,同样,所有以

wi' 为端点的边也不可能位于任何一个环中,因为 wi' 的入度为0。

(c)设 vi 和 wi,wi' 对应;vj 和 wj,wj' 对应。G中的每一条边( vi , vj )对应着G'中的一个有向环:wi−>wi′−>wj−>wj′−>wi。若 E' 是 G' 的一个大小为 b 的FAS,那么在构成这个环的四条边中至少有一条边e属于E',否则就会形成环。而边e必然有个端点是 wi 或者 wj。

如果e的端点是wi,那么就将vi加入G的顶点覆盖集S中。

如果e的端点是wj,那么就将vj加入G的顶点覆盖集S中。

这样得到的S的大小<=b,而且对于每条边( vi, vj )都保证有一个点加入S中。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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