从平面网格中随机选择的点上的最短哈密顿路径的预期长度是多少?


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k 从一个随机选择不同的点 p×q网格。(明显kp×q 并且是一个给定的常数。)由此得出一个完整的加权图 k 点使得顶点之间的边缘权重 i 和顶点 j 等于原始网格上两个顶点的曼哈顿距离。

我正在寻找一种有效的方法来计算通过这些路径的最短(最小总重量)哈密尔顿路径的预期长度k节点。更准确地说,不需要以下幼稚的方法:

计算k个节点的所有组合的确切路径长度,并得出预期的长度。

使用最小生成树的基本试探法计算k个节点的所有组合的近似路径长度,该方法可产生高达50%的误差。(更好的启发式方法,更少的错误可能会有所帮助)


目前,由于平面网格上的非加权哈密顿路径问题是NP完全的,因此没有有效的算法。
Mohammad Al-Turkistany 2012年

当您谈到哈密尔顿路径时,您是否想着重量最小的哈密尔顿路径(又称旅行商问题)?
a3nm 2012年

@ MohammadAl-Turkistany HAM PATH的硬度不一定是障碍,因为OP只是随机点的估计。
Suresh Venkat 2012年

@ a3nm是的,我已将其修复。
Suresh Venkat 2012年

计算许多随机样本的确切游历长度有什么问题 k点,并找到期望值和标准差?你需要多大k,p,q成为?
彼得·索尔

Answers:


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假如说 pq长度相当大,因此可以预期,预期长度将主要取决于密度,而某些校正项取决于周长。因此,一阶是以下形式的函数。

L(pqk)1/2f(k/pq)+(p+q)g(k/pq).

现在,您可以对较小的问题进行实验,以找出 fg是。一,估算f,您想在无边界的样本上进行实验:最简单的方法是使用 p×p网格,左侧连接到右侧,顶部连接到底部,形成一个圆环。估计g,您可以在 p×q 网格。

对于估计,您需要解决(完全或近似)相对较大的TSP,因为用于估计的TSP越大,结果越好。您可以使用百分之几以内的启发式方法,也可以使用精确的TSP代码。参见此处了解一些良好的启发式方法。Bill Cook的Concorde TSP求解器将为相当大的实例找到精确的最优值(这是可用的最佳TSP代码),并且可以免费用于学术研究。


使用TSPLIB的术语,我在寻找SOP而不是TSP。乘以E[L] 为TSP计算的 (k1)/k给出SOP的上限。不幸的是,协和TSP解算器无法处理SOP,我无法在线找到任何SOP解算器。
Javad 2012年

我猜是为了计算 E[L],有较大的情况 L的和较小的 L的分布均匀 E[L],因此人们可能想出了一种建设性的方法来寻找 k 网格中的点(大概) E[L]。找到这样的安排显然会大大降低计算成本。
Javad 2012年

我也不太了解系数的原因 k2。为什么不应该k2/(pq)?近似公式对于较小的值如何变化pq
Javad 2012年

@Javad:好问题。我错了,因为我不知何故在想k2我写我的答案的要点。该系数来自我的假设,即p×q 网格具有单位长度的边,所以整个区域都是大小 p×q。平均边缘应为长度θ(pq/k),还有 k 边缘,所以如果你想 f 为了保持大致恒定,第一项应该是 pqkf(k/pq)
彼得·索尔

对于 k106,TSP长度和SOP长度之间的差异几乎可以忽略不计。
彼得·索尔
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