Questions tagged «reductions»

减少是将一个问题转换为另一个问题。使用减少的一个示例将是显示问题P是否不可确定。这可以通过转换或减少决策问题来实现P陷入不确定的问题 如果能够做到这一点,那么我们已经表明问题P是不确定的。

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改进了库克将科里克减为SAT的通用减法?
我感兴趣的是将 -Clique 减少为SAT,而无需使实例更大。ķkk Clique在NP中,因此可以使用对数空间将其简化为SAT。直接的Garey / Johnson教科书简化法可以将实例炸毁为立方大小。但是,对于每个固定的k, -Clique在P中,因此“应该”至少对于固定的k有效减少。ķkkķkkķkk 建立简化的一种方法是将SAT变量用作特征向量,将变量设置为true表示关联的顶点在集团中。这种减少是自然的,但是如果图形稀疏,则会创建一个二次方的SAT实例。对于稀疏图,需要平方多项来强制在每对不相邻的顶点中最多只有一个顶点在团中。 让我们尝试比做得更好。Ø (ñ2)O(n2)O(n^2) 对Cook / Schnorr / Pippenger / Fischer的通用归类方法是,首先采用决定语言的多项式有时间限制的NDTM,通过一个隐蔽的DTM模拟NDTM,通过一个电路模拟该隐秘DTM,然后通过一个3来模拟该电路。 -SAT实例。这产生大小的3-SAT实例如果结合的NDTM时间吨(Ñ )。对数因数似乎是不可避免的,这是由于在受遗忘的机器进行模拟时开销所致。对于k- Clique来说似乎有t (O (t (n )对数t (n ))O(t(n)log⁡t(n))O(t(n)\log t(n))t(n)t(n)t(n)kkk,这将生成 O (n k (log n + log k ))大小的3-SAT实例,对于固定 k,该实例是拟线性的。库克在1988年的论文中询问NP中的语言是否存在更好的泛型归约法,据我所知这仍然是开放的。但是,Clique具有很多结构,因此在这种情况下也许可以做得更好。t(n)=O(nk)t(n)=O(nk)t(n) = O(nk)O(nk(logn+logk))O(nk(log⁡n+log⁡k))O(nk(\log n + \log k))kkk 从Clique到SAT是否有更好的降价方法? kkkkkk (我一直在进行减少工作,这似乎是在避免对数因子,但是在浪费更多时间检查血腥细节以验证其正确性之前,我想知道是否已经知道这种减少措施,或者是否不太可能存在。)



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VRP / VRPTW的任何SAT / SMT公式(TSP,Job-Shop-Scheduling)?
我想知道是否有任何方法可以将带有时间窗(VRPTW)的车辆路线问题(作为决策问题)制定为SAT / SMT实例?(替代:TSP) 例如: “是否有有效的解决方案在n = 10的车辆的时间窗口内拜访所有客户?” 该决策问题对于使所用车辆数量最小化的第一步可能有用。 我没有SMT方面的经验,但是我希望如果我们想将坐标/时间作为实数进行处理,则很有必要。 通常,所有TSP / VRP公式都是在混合整数编程域中完成的,但是我想知道sat / smt公式是否可以在上述决策问题上具有竞争力(就实际解决时间而言)。 所以你怎么看: 你知道参考吗? 您认为饱和/短时加工方法是否具有竞争力? 您还有什么要说的吗? 感谢您的输入。 萨沙 编辑:正如我提到的TSP是TCS中与VRPTW相关的更普遍的问题一样,我也应该提到Job Shop Scheduling问题,这是VRPTW中的另一个“部分问题”。也许这一领域的研究人员尝试了SAT / SMT。
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