半定规划(SDP)for 最大割

半定规划(SDP)for 最大割

最大割问题:

Instance: given an undirected graph G(V,E), find a bipartition of V into S and T that maximizing the size of the cut E(S,T)={ uvE|uS,vT}

贪心算法、随机选择、局部查找算法能够达到的approximation ratio 都是12.

LP for Max-cut:

首先我们可以得到一个非线性的规划:

max     uvEyuv

s.t.      yuv|xuxv|,      uvE

xv{ 0,1},      vV

yuv是对G中所有边进行赋值,如果u,v同属于一个sub-graph,则|xuxv|=0, then yuv=0, otherwise yuv

### 定规 (SDP) 算法的时间复杂度与计算复杂性分析 #### 影响时间复杂度的因素 定规问题的求解通常依赖于内点法(Interior Point Method, IPM),这是一种高效的凸优化算法。对于一般形式的定规问题,当涉及矩阵变量时,其时间复杂度主要决于以下几个方面: - **问题规模**:即决策变量的数量以及约束条件的数量和类型。 - **矩阵维数**:如果优化变量是一个 \( n \times n \) 的方阵,则随着 \( n \) 增大,计算量会显著增加。 针对高维度情况下的复杂度改进措施已有研究报道,在某些特条件下能够有效减少计算负担[^1]。 #### 复杂度的具体表现形式 具体来说,采用标准路径跟踪型内点法来解决 SDP 问题时,每一步迭代的主要工作在于求解一个大型稀疏线性系统。该过程涉及到 Cholesky 分解或其他类似的分解技术,这使得每次迭代的成本大约为 O(n^3),其中 n 是未知参数向量的长度或者是相关联矩阵的最大边长。整个算法收敛所需的总步数理论上是对数级别的,即 O(√n log(1)),这里 ε 表示期望达到的目标精度水平。 因此,综合来看,基于内点法的标准实现方式下,SDP 解决方案的整体时间复杂度大致可估计为 O((m+n)^{3.5}log(1)),此处 m 和 n 分别代表不等式约束数目和平面矩阵大小;而实际应用中可能因为特殊结构的存在而导致更低的有效复杂度。 ```matlab % MATLAB伪代码展示如何设置并调用SDPT3求解器进行SDP求解 cvx_begin sdp quiet variable Z(m,m) symmetric % 义对称矩阵变量 minimize(trace(C*Z)); % 设置最小化目标函数 subject to % 添加约束条件 A * vec(Z) == b; Z >= 0; % 正约束 cvx_end disp(['Optimal value is ', num2str(cvx_optval)]); ``` 上述MATLAB代码片段展示了利用CVX工具箱义并求解一个简单的SDP实例的过程。值得注意的是,在实践中应当注意选择合适的初始猜测值,并根据具体情况调整求解策略以获得更好的性能。
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