Upload
blake
View
54
Download
0
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Heuristick é optimalizačné procesy. Prototypové problémy Marian.Mach @ tuke.sk http ://neuron.tuke.sk/~machm Febru ár , 2013. SAT – problém splniteľnosti. je daná formula vo výrokovej logike riešením je mapovanie logických hodnôt na výrokové premenné, pri ktorom je - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach 1
Heuristické optimalizačné procesy
Prototypové problémy
[email protected]://neuron.tuke.sk/~machm
Február, 2013
Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach 2
SAT – problém splniteľnosti
je daná formula vo výrokovej logike riešením je mapovanie logických hodnôt na
výrokové premenné, pri ktorom je formula považovaná za pravdivú
prototyp kombinatorického priradzovania
Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach 3
SAT – formálne vyjadrenie
syntax konštanty: C = {┬, ┴} premenné: V = {xi | i = 1,…,n} operátory: O = {¬, Λ, V, →, ↔} tvorba formúl
┬, ┴, xi ¬F, F1ΛF2, F1VF2
sémantika (pri mapovaní a) Val(┬,a)= ┬, Val(xi,a)=a(xi), Val(¬F,a)=¬Val(F,a) model formuly CNF = ekvivalencia/reštrikcia
k-CNF
Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach 4
SAT - charakteristika
veľkosť inštancie: n (počet premenných) veľkosť priestoru:
2n kandidátov = úplné priradenie 3n kandidátov = úplné aj parciálne priradenie
typ problému rozhodovací problém
hľadací variant = hľadanie modelu počet podmienok: 1, viac
optimalizačný problém – tvar MAXSAT
Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach 5
SAT - príklad
F =
(¬x1 V x2)
Λ (¬x2 V x1)
Λ (¬x1 V ¬x2 V ¬x3)
Λ (x1 V x2)
Λ (¬x4 V x3)
Λ (¬x5 V x3)
Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach 6
TSP – problém obchodného cestujúceho
interpretácia: predstava obchodného cestujúceho abstraktná formulácia:
daný graf s váženými hranami orientovaný – asymetrický TSP neorientovaný – symetrický TSP
úlohou je nájsť Hamiltonovský cyklus s minimálnou váhou
prototyp kombinatorického usporiadania
Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach 7
TSP – formálne vyjadrenie
hranovo vážený graf G={V, E, w} E = podmnožina VxV w: E → R+
cesta (v1, v2, …, vk) cyklus, Hamiltonovský cyklus
váha cesty w(v1, v2, …, vk) = w(v1, v2) + … + w(vk-1, vk)
kompletnosť grafu nekompletný → kompletný
Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach 8
TSP - charakteristika
veľkosť inštancie: n (počet vrcholov) veľkosť priestoru:
n! / 2n (pre úplný graf)
typ problému kombinovaný problém
cieľová funkcia – dĺžka cyklickej cesty podmienka – cyklus je Hamiltonovský
Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach 9
TSP - príklad
v1
v3
v4v5
v2
Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach 10
GC – farbenie grafov
abstraktná formulácia: daný neorientovaný graf úlohou je zafarbiť každý uzol jednou farbou tak, aby dva uzly, spojené hranou, boli zafarbené rôznymi farbami
prototyp kombinatorického zoskupovania
Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach 11
GC – formálne vyjadrenie
hranovo neorientovaný graf G={V, E} V = {v1, v2, …, vn} E = podmnožina VxV
mapovanie a: V → {1,2,…,k}, k < n (u,v) je z V → a(u) ≠ a(v)
riešenia s permutovanými farbami sú izomorfnými riešeniami
Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach 12
GC - charakteristika
veľkosť inštancie: n (počet vrcholov) veľkosť priestoru:
kn (k = maximálny možný počet farieb)
typ problému rozhodovací – k-farbenie
podmienka – rôznosť farieb susedných vrcholov kombinovaný – nájsť chromatické číslo
cieľová funkcia – počet použitých farieb podmienka – rôznosť farieb susedných vrcholov
Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach 13
GC - príklad
v1
v3 v6
v4
v5v2