[NP] 8.9

题目:

    在碰撞集(HITTING SET)问题中,给定一组集合{S1,S2, ..., Sn}和预算 b,,我们希望求一个所有的 Si相交且规模不超过 b 的集合 H,当然,前提是这样的集合确实存在。换句话说,我们希望对所有的 i 满足 H ∩ Si ≠

    请证明该问题是 NP-完全的。

题目分析:

    对于这个题目的理解:即对一组集合,要求找出规模在b以内的和每一个集合Si有交集的集合H。


证明NP:

1、要证明该问题是一个NP问题,首先要验证对于任意一个假定的答案H是否符合问题对答案的要求,这里就对任意一个答案H作出分析:

     1)对于集合H,首先判定起规模是否为b以内,这个步骤耗时为min(b,H.size());

     2)其次利用遍历对每一个Si的元素和H进行匹配 。对每一个Si,和H进行匹配检测的时间复杂度为O(Si.size() * H.size())(分别对应便利),因此对n和集合S,时间复杂度为O(H.size() * ∑Si.size());

     3)因此容易求到验证答案的时间复杂度为O(min(b, H.size()) + H.size() * ∑Si.size())明显这是个关于未知数n, b, H.size(), Si.size()的二次多项式而已,验证步骤能在多项式时间内完成。

2、在2中已经证明了对于每一个假定的答案H,我们都能够在二次多项式时间或者关于H.size()的一次项时间内完成验证,但是要从给出的一组集合中找到这样的答案H,目前却只能采用类似穷举法的指数方法,并不能有效的转化为同样的P问题解决。因此这个问题可以证明这是一个NP问题。


证明NP完全:

1、要证明该问题NP完全,需要将该问题归约到书中给出的几个NP完全问题中;

2、很容易发现对于题目中研究的对象——集合SiSi中的元素,实际上可以分别对应于图中的(可连接多个顶点的边)和,那么按照这样的构建原则我们可以构造出一个由n个桥(分别对应Si(i = 1,2,3....n)中的每一个)和一个顶点集X(Si中元素的并集)构成的图。对于题目需要找的和每一个Si都有交集的集合H,我们可以理解为寻找一个和每一座桥关联的集合X的子集H,且要求H尽可能包含最少的元素;

3、做到这里其实已经比较明朗,和每一座桥关联的集合X的子集H,实际上就是图的一个覆盖,当H要求容量最小时,实际上就是求一个图的最小覆盖。就此将原问题转化为了求一个图的最小覆盖问题,也成功将问题归约为了一个NP完全问题——最小子覆盖问题。由此完成了对原问题为NP完全问题的证明。

【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的研究资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播机制,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法提升系统安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,可用于模拟复杂电力系统在多重故障下的响应特性,支持对关键故障路径的识别与优化决策,适用于高水平科研复现与工程仿真分析。文中还列举了大量相关技术方向的配套资源,涵盖智能优化算法、电力系统管理、机器学习、路径规划等多个领域,并提供了网盘链接以便获取完整代码与资料。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文(如EI/SCI)复现与创新的研究者。; 使用场景及目标:①复现顶级期刊关于N-k故障与连锁传播的优化模型;②开展电力系统韧性评估、故障传播分析与多阶段防御策略设计;③结合YALMIP等工具进行双层优化建模与场景筛选算法开发;④支撑科研项目、学位论文或学术成果转化。; 阅读建议:建议读者按照文档提供的目录顺序系统学习,优先掌握双层优化与场景筛选的核心思想,结合网盘中的Matlab代码进行调试与实验,同时参考文中提及的智能算法与电力系统建模范例,深化对复杂电力系统建模与优化的理解。
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