Questions tagged «np-hardness»

有关NP硬度和NP完整性的问题。

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带有非负数据的0-1程序的精确指数时间算法
是否存在解决以下问题的已知算法而胜过朴素算法? 输入:矩阵 一个AA 和向量 b ,c ^b,cb,c,其中的所有条目 A ,b ,cA,b,cA,b,c 是非负整数。 输出:最佳解决方案 X∗x∗x^* 至 最高{CŤX :甲X ≤ b ,X ∈ { 0 ,1}ñ}max{cTx:Ax≤b,x∈{0,1}n}\max \{ c^T x : Ax \le b, x \in \{ 0,1\}^n \}。 这个问题是我上一个问题的精确版本,适用于0-1编程的精确指数时间算法。

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在NP-完全问题中是否可以存在一个很大的多项式可解决问题的隐藏子集?
假设P!= NP。 我们知道我们可以随时制作3-SAT的简单实例。我们还可以生成我们认为是硬实例的内容(因为我们的算法无法快速解决它们)。有什么方法可以防止硬实例的集合任意地变小,只要对于任何给定的实例大小(n),只有大小为Poly(n)的Poly(n)(甚至是常数)实例? 对于任何硬3-SAT实例,我们都必须将其减少的所有3-SAT实例的集合通过NP-Completeness减少循环循环添加,但是我不认为这会增加硬实例的数量。 在这个世界上,我们可以构造一个可以多项式解决所有NP完全问题(少数例外)的算法。 编辑:问题的一个较软的变体:即使我们显示P!= NP,我们如何知道给定生成n个3-SAT大小问题的方法是否实际上以一定的概率生成了一个难题?如果没有办法仅凭P!= NP来知道,那么什么可以证明我们可以产生一个困难的NP完全问题?



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最稀疏的证明是NP-hard
我所读到的关于最稀疏切割问题的所有地方,都只说该问题被认为是NP困难的。在哪里可以找到证明?哪一个已知的NP硬问题减少到最稀疏的切割问题? 在Vazirani的书《近似算法》中,我没有找到任何证据,该书介绍了Leighton Rao算法,或者在书《计算机与难处理性》中总结了许多NP完全问题。我无法通过在Google上搜索(带有明显的搜索字符串)来找到它。Chawla等人发表了一篇论文,它假设了Khot的UGC猜想,并证明了近似最稀疏切口的难度。我希望看到没有任何猜想的证明。 证明仅应将已知的NP困难问题减少到最稀疏。 谢谢, Arpita Korwar。

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NP-Hardness正交堆积问题的特例
令为一组维矩形形状。对于和,描述了维度中的长度。容器使用相同的符号。的维正交装箱问题(OPP-)是决定是否配合到容器不重叠。从形式上来讲,问题在于找出是否存在函数,使得VVVDDDd∈{1,...,D}d∈{1,...,D}d \in \{1,...,D\}v∈Vv∈Vv \in Vwd(v)∈Q+wd(v)∈Q+w_d(v) \in \mathbb{Q}^{+}vvvdddCCCDDDDDDVVVCCC∀d∈{1,...,D}∀d∈{1,...,D}\forall d \in \{1,...,D\}fd:V→Q+fd:V→Q+f_d:V\rightarrow \mathbb{Q}^{+}∀v∈V,fd(v)+wd(v)≤wd(C)∀v∈V,fd(v)+wd(v)≤wd(C)\forall v \in V, f_d(v)+w_d(v) \leq w_d(C)和,,。∀v1,v2∈V∀v1,v2∈V\forall v_1,v_2 \in V(v1≠v2)(v1≠v2)(v_1 \neq v_2)[fd(v1),fd(v1)+wd(v1))∩[fd(v2),fd(v2)+wd(v2))=∅[fd(v1),fd(v1)+wd(v1))∩[fd(v2),fd(v2)+wd(v2))=∅[f_d(v_1),f_d(v_1)+w_d(v_1)) \cap [f_d(v_2),f_d(v_2)+w_d(v_2)) = \emptyset 问题是NP完全的(请参见Fekete SP,Schepers J.“关于高维包装I:建模”。技术报告97-288,zuKöln大学,1997年)。即使,问题也是NP完全的。我想知道,是否有一定数量的物品类型(即每个尺寸的大小)的正交包装问题是否仍是NP完全的。直到现在,我在一些关于将正方形打包成正方形的NP完全性的论文中发现了一个结果(请参见JOSEPH YT。LEUNG,TOMMY W. TAM和CS WONG,“将正方形打包成正方形”,《并行与分布式计算杂志》, 1990年11月,第10卷第3期)已经是一个限制,但是我仍然不知道当限制项目类型的数量时会发生什么。D=2D=2D=2 谢谢您的回答,

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备份问题NP是否完整?
以下决策问题是否是NP完全的: 让 GGG 成为无向图 b≤cb≤cb \le c 两个整数。是否可以为的每个顶点选择GGG 究竟 bbb 不同的邻居,因此没有选择更多的节点 ccc 次。 案子 b=1b=1b = 1 可以解决任何 ccc 在多项式时间内使用最大匹配。 动机:每个节点都想放置 bbb 备份在不同的邻居,但每个节点仅具有存储能力 ccc 备份。
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