Задача о покрытии множества

Задача о покрытии множества является классическим вопросом информатики и теории сложности. Данная задача обобщает NP-полную задачу о вершинном покрытии (и потому является NP-сложной). Несмотря на то, что задача о вершинном покрытии сходна с данной, подход, использованный в приближённом алгоритме, здесь не работает. Вместо этого мы рассмотрим жадный алгоритм. Даваемое им решение будет хуже оптимального в логарифмическое число раз. С ростом размера задачи качество решения ухудшается, но всё же довольно медленно, поэтому такой подход можно считать полезным.

Формулировка задачи

Исходными данными задачи о покрытии множества является конечное множество и семейство его подмножеств. Покрытием называют семейство наименьшей мощности, объединением которых является . В случае постановки вопроса о разрешении на вход подаётся пара и целое число ; вопросом является существование покрывающего множества мощности (или менее).

Пример

В качестве примера задачи о покрытии множества можно привести следующую проблему: представим себе, что для выполнения какого-то задания необходим некий набор навыков . Также есть группа людей, каждый из которых владеет некоторыми из этих навыков. Необходимо сформировать наименьшую подгруппу, достаточную для выполнения задания, т.е. включающую в себя носителей всех необходимых навыков.

Методы решения

Жадный приближенный алгоритм

Жадный алгоритм выбирает множества руководствуясь следующим правилом: на каждом этапе выбирается множество, покрывающее максимальное число ещё не покрытых элементов.

Greedy-Set-Cover(U,F), где  — заданное множество всех элементов,  — семейство подмножеств

  1. while do
    1. выбираем с наибольшим
  2. return

Можно показать, что этот алгоритм работает с точностью , где  — мощность наибольшего множества, а  — это сумма первых членов гармонического ряда.

Другими словами, алгоритм находит покрытие, размер которого не более чем в раз превосходит размер минимального покрытия.

Упрощённый пример работы жадного алгоритма для k = 3

Существует стандартный пример, на котором жадный алгоритм работает с точностью .

Универсуум состоит из элементов. Набор множеств состоит из попарно не пересекающихся множеств , мощности которых соответственно. Также имеются два непересекающихся множества , каждое из которых содержит половину элементов из каждого . На таком наборе жадный алгоритм выбирает множества , тогда как оптимальным решением является выбор множеств и Пример подобных входных данных для можно увидеть на рисунке справа.

Генетический алгоритм

Генетический алгоритм представляет собой эвристический метод случайного поиска, основанный на принципе имитации эволюции биологической популяции.

В общем случае в процессе работы алгоритма происходит последовательная смена популяций, каждая из которых является семейством покрытий, называемых особями популяции. Покрытия начальной популяции строятся случайным образом. Наиболее распространённая и лучше всего зарекомендовавшая себя — стационарная схема генетического алгоритма, в которой очередная популяция отличается от предыдущей лишь одной или двумя новыми особями. При построении новой особи из текущей популяции с учётом весов покрытий выбирается «родительская» пара особей , и на их основе в процедуре кроссинговера (случайно или детерминированно) формируется некоторый набор покрывающих множеств . Далее подвергается мутации, после чего из него строится особь, которая замещает в новой популяции покрытие с наибольшим весом. Обновление популяции выполняется некоторое(заданное) число раз, и результатом работы алгоритма является лучшее из найденных покрытий.

Точное решение

Часто задача о покрытии множества формулируется, как задача целочисленного программирования[1]:

Требуется найти , где  — матрица, причём = 1, если , и = 0 в противном случае; обозначает  — вектор из единиц; ;  — вектор, где , если входит в покрытие, иначе .

Точное решение может быть получено за полиномиальное время, в случае, когда матрица вполне унимодулярна. Сюда можно отнести и задачу о вершинном покрытии на двудольном графе и дереве. В частности, когда каждый столбец матрицы содержит ровно две единицы, задачу можно рассматривать как задачу рёберного покрытия графа, которая эффективно сводится к поиску максимального паросочетания. На классах задач, где или ограничены константой, задача за полиномиальное время решается методами полного перебора.

Схожие задачи

Литература

  • А. В. Еремеев, Л. А. Заозерская, А. А. Колоколов. Задача о покрытии множества: сложность, алгоритмы, экспериментальные исследования. Дискретный анализ и исследование операций. Сер. 2. 2000. Т. 7, N 2. С.22-46.
  • Томас Х. Кормен и др. Глава 16. Жадные алгоритмы // Алгоритмы: построение и анализ = INTRODUCTION TO ALGORITHMS. — 1-е изд. М.: Московского центра непрерывного математического образования, 2001. — С. 889-892. — ISBN 5-900916-37-5.


Примечания

  1. А. В. Еремеев, Л. А. Заозерская, А. А. Колоколов. ЗАДАЧА О ПОКРЫТИИ МНОЖЕСТВА: СЛОЖНОСТЬ, АЛГОРИТМЫ, ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ // ДИСКРЕТНЫЙ АНАЛИЗ И ИССЛЕДОВАНИЕ ОПЕРАЦИЙ. — 2000. — Июль—декабрь (т. 7, № 2). С. 22-46.

Ссылки

This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.