რა არის TSP AI-ში?
რა არის TSP AI-ში?

ვიდეო: რა არის TSP AI-ში?

ვიდეო: რა არის TSP AI-ში?
ვიდეო: L43: Travelling Salesman Problem | State Representation in Artificial Intelligence with Solution 2024, ნოემბერი
Anonim

რეზიუმე: - მოგზაური გამყიდველის პრობლემა ( TSP ) არის ერთ-ერთი ყველაზე ინტენსიურად შესწავლილი პრობლემა გამოთვლითმათემატიკაში და კომბინატორულ ოპტიმიზაციაში. იგი ასევე განიხილება როგორც NP- სრული კომბინატორიული ოპტიმიზაციის პრობლემების კლასად.

ასევე იცით, რა არის TSP კომპიუტერულ მეცნიერებაში?

მოგზაური გამყიდველის პრობლემა ( TSP ) არის ანალგორითმული პრობლემა, რომელიც მიზნად ისახავს უმოკლეს მარშრუტის პოვნა პუნქტებსა და ადგილებს შორის, რომლებიც უნდა მოინახულოთ. ორიენტირებული ოპტიმიზაცია, TSP ხშირად გამოიყენება კომპიუტერული მეცნიერება იპოვონ მონაცემთა სხვადასხვა კვანძებს შორის გადაადგილების ყველაზე ეფექტური მარშრუტი.

ასევე იცოდე, არის თუ არა TSP NP? რატომ TSP Არ არის NP -დასრულებულია, რადგან ის არ არის NP , არ შეიძლება NP - სრული. In TSP თქვენ ეძებთ უმოკლეს ციკლს, რომელიც გადის ყველა ქალაქში მოცემულ ქალაქებში. ვინაიდან მის ამოხსნას ექსპონენციალური დრო სჭირდება NP , ამონახსნის შემოწმება შეუძლებელია მრავალწევრულ დროში. ამრიგად, ეს პრობლემა NP - მძიმე, მაგრამ არა შიგნით NP.

ამის გათვალისწინებით, რა არის TSP DAA-ში?

მოგზაური გამყიდველის პრობლემა ( TSP ) არის პოპულარული მათემატიკის პრობლემა, რომელიც ითხოვს ყველაზე ეფექტურ ტრაექტორიას, რაც შეიძლება, წერტილებისა და დისტანციების ნაკრების გათვალისწინებით, რომელიც ყველამ უნდა მოინახულოს. კომპიუტერულ მეცნიერებაში, პრობლემა შეიძლება გამოყენებულ იქნას ყველაზე ეფექტურ მარშრუტზე მონაცემთა გადაადგილებისთვის სხვადასხვა კვანძებს შორის.

რატომ არის დასრულებული TSP NP?

დასტური: ამის საჩვენებლად TSP არის NP - მძიმე , ჩვენ უნდა ვაჩვენოთ, რომ ყველა პრობლემა არის NP ამცირებს TSP მრავალწევრულ დროში. ამისათვის განიხილეთ ჰამილტონის ციკლის (HC) გადაწყვეტილების ვერსია. ცნობილია, რომ HC არის NP - სრული , ამდენად HC არის NP - მძიმე და ყველა პრობლემა NP მცირდება HC-მდე მრავალწევრულ დროში.

გირჩევთ: