Задача об упаковке в контейнеры: различия между версиями

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
[непроверенная версия][непроверенная версия]
Содержимое удалено Содержимое добавлено
Нет описания правки
Нет описания правки
Строка 52: Строка 52:
Однако для задачи упаковки существуют и асимптотически ε -оптимальные полиномиальные алгоритмы.
Однако для задачи упаковки существуют и асимптотически ε -оптимальные полиномиальные алгоритмы.


Задача определения, равно ли '''OPT''' двум или трем является NP-трудной. Поэтому для любого ε&nbsp;>&nbsp;0, трудно упаковать предметы в '''(3/2&nbsp;−&nbsp;ε)OPT''' контейнеров. (Если такой полиномиальный алгоритм существует, то за полиномиальное время можно определить разделятся ли ''n'' неотрицательных чисел на два множества с одинаковой суммой элементов. Однако известно, что эта проблема NP-трудна.) Следовательно, если P не совпадает с NP, то для задачи упаковки в контейнеры нет алгоритма [[Приближенная схема полиномиального времени|приближенной схемы полиномиального времени]] (PTAS). С другой стороны, для всякого ε&nbsp;>0&nbsp; можно найти решение с не более, чем '''(1&nbsp;+&nbsp;ε)OPT&nbsp;+&nbsp;1''' контейнерами за полиномиальное время. Такие алгоритмы относятся к асимптотической PTAS.<ref>{{harvnb|Vazirani|2003|pp=74–76}}.</ref><ref>{{harvnb|de la Vega|Lueker|1981|pp=349–355}}</ref> Но поскольку в оценке сложности этого класса алгоритмов <math> a n^b</math> обе константы произвольно зависят от &nbsp;ε, подобные алгоритмы в отличие от FFD и BFD могут быть практически бесполезными.
Задача определения, равно ли '''OPT''' двум или трем является NP-трудной. Поэтому для любого ε&nbsp;>&nbsp;0, трудно упаковать предметы в '''(3/2&nbsp;−&nbsp;ε)OPT''' контейнеров. (Если такой полиномиальный алгоритм существует, то за полиномиальное время можно определить разделятся ли ''n'' неотрицательных чисел на два множества с одинаковой суммой элементов. Однако известно, что эта проблема NP-трудна.) Следовательно, если P не совпадает с NP, то для задачи упаковки в контейнеры нет алгоритма [[Приближенная схема полиномиального времени|приближенной схемы полиномиального времени]] (PTAS). С другой стороны, для всякого ε&nbsp;>0&nbsp; можно найти решение с не более, чем '''(1&nbsp;+&nbsp;ε)OPT&nbsp;+&nbsp;1''' контейнерами за полиномиальное время. Такие алгоритмы относятся к асимптотической PTAS.<ref> {{citation
| last1 = Fernandez de la Vega
| first1 = W.
| last2 = Lueker
| first2 = G. S.
| contribution = Bin packing can be solved within 1 + ε in linear time
| journal = Combinatorica
| publisher = Springer Berlin / Heidelberg
| volume = 1
| month = December
| year = 1981
| pages = 349–355
| doi = 10.1007/BF02579456
| issn = 0209-9683
| issue = 4
| title = Bin packing can be solved within 1 + ε in linear time }}</ref> Но поскольку в оценке сложности этого класса алгоритмов <math> a n^b</math> обе константы произвольно зависят от &nbsp;ε, подобные алгоритмы в отличие от FFD и BFD могут быть практически бесполезными.


=== Вероятностный подход ===
=== Вероятностный подход ===

Версия от 13:12, 19 апреля 2013

В теории сложности вычислений задача об упаковке в контейнерыNP-трудная комбинаторная задача. Задача заключается в упаковке объектов предопределённой формы в конечное число контейнеров предопределённой формы таким способом, чтобы число использованных контейнеров было наименьшим или количество или объём объектов (которые упаковывают) были наибольшими.

Разновидности и методы решения задач упаковки

Существует множество разновидностей этой задачи (двумерная упаковка, линейная упаковка, упаковка по весу, упаковка по стоимости и т.п.), которые могут применяться в разных областях, как собственно в вопросе оптимального заполнения контейнеров, загрузки грузовиков с ограничением по весу, созданием резервных копий на съёмных носителях и т.д. Так как задача является NP-трудной, то использование точного переборного алгоритма возможно только при небольших размерностях. Обычно для решения задачи используют эвристические приближённые полиномиальные алгоритмы.

Задача упаковки в одномерные одинаковые контейнеры

Формальная постановка задачи

Пусть дано множество контейнеров размера и множество предметов размеров . Надо найти целое число контейнеров и разбиение множества на подмножеств таких, что для всех . Решение называется оптимальным, если минимально. Минимальное далее обозначается OPT.

Упаковка как задача линейного программирования

Задача упаковки в контейнеры может быть сформулирована как задача линейного программирования следующим образом:

Минимизировать
при ограничениях

где , еслиif контейнер используется и , если предмет помещён в контейнер .[1]

Приближённые полиномиальные алгоритмы

Простейшими полиномиальными алгоритмами упаковки являются алгоритмы Best Fit Decreasing - BFD (Наилучший подходящий по убыванию) и First Fit Decreasing - FFD (Первый подходящий по убыванию). Предметы упорядочивают по невозрастанию размеров и последовательно пакуют либо в контейнер, в котором после упаковки останется наименьший свободный объём - BFD, либо в первый контейнер куда он помещается - FFD. Доказано, что эти алгоритмы используют не более контейнеров [2].

Однако для задачи упаковки существуют и асимптотически ε -оптимальные полиномиальные алгоритмы.

Задача определения, равно ли OPT двум или трем является NP-трудной. Поэтому для любого ε > 0, трудно упаковать предметы в (3/2 − ε)OPT контейнеров. (Если такой полиномиальный алгоритм существует, то за полиномиальное время можно определить разделятся ли n неотрицательных чисел на два множества с одинаковой суммой элементов. Однако известно, что эта проблема NP-трудна.) Следовательно, если P не совпадает с NP, то для задачи упаковки в контейнеры нет алгоритма приближенной схемы полиномиального времени (PTAS). С другой стороны, для всякого ε >0  можно найти решение с не более, чем (1 + ε)OPT + 1 контейнерами за полиномиальное время. Такие алгоритмы относятся к асимптотической PTAS.[3] Но поскольку в оценке сложности этого класса алгоритмов обе константы произвольно зависят от  ε, подобные алгоритмы в отличие от FFD и BFD могут быть практически бесполезными.

Вероятностный подход

Для некоторого класса вероятностных распределений размеров упаковываемых предметов, включающего функции распределения выпуклые вверх и вниз, существует практический полиномиальный алгоритм упаковки асимптотически оптимальный почти наверное при неограниченном росте числа предметов. Для распределений не входящих в этот класс могут строиться индивидуальные полиномиальные асимптотически оптимальные алгоритмы.[4].

Примечания

  1. Silvano Martello and Paolo Toth. Knapsack problems. — Chichester, UK : John Wiley and Sons, 1990. — P. 221. — ISBN 0471924202.
  2. Yue, Minyi (1991), "A simple proof of the inequality FFD (L) ≤ 11/9 OPT (L) + 1, ∀L for the FFD bin-packing algorithm", Acta Mathematicae Applicatae Sinica, 7 (4): 321—331, doi:10.1007/BF02009683, ISSN 0168-9673 {{citation}}: |contribution= игнорируется (справка); Неизвестный параметр |month= игнорируется (справка)
  3. Fernandez de la Vega, W.; Lueker, G. S. (1981), "Bin packing can be solved within 1 + ε in linear time", Combinatorica, 1 (4), Springer Berlin / Heidelberg: 349—355, doi:10.1007/BF02579456, ISSN 0209-9683 {{citation}}: |contribution= игнорируется (справка); Неизвестный параметр |month= игнорируется (справка)
  4. Смирнов А. В. Оптимизация процесса обработки данных в локальных сетях ЭВМ : Дисс. к.ф.-м.н. Специальность 01.01.09 — Математическая кибернетика. — 1991.

См. также

Ссылки