실제 휴리스틱에 대한 활발한 연구가있는 NP-hard 문제 목록

NP-hard 최적화 문제 목록을 찾고 있는데, 여기서는 실제 휴리스틱 문제를 해결하기위한 실제 연구가 진행되고 사람들이 이길 수있는 일반적인 벤치 마크가 있습니다.

예를 들면 다음과 같습니다. 계통 발생적 나무 재건 (예 : 여기에 휴리스틱 ) 여행 판매원 (매우 활동적이지는 않지만 LKH 는 잘 알려져 있음)

더 구체적으로 말하면, 사람들이 실제로 결과 비용에 관심이있는 연구 분야를 찾고 있습니다 (위에서 언급 한 TSP 또는 계통 발생). 예를 들어 의사 결정 트리를 찾는 것은 내가 찾고있는 것이 아닙니다. 왜냐하면 소수의 사람들이 결과 트리 높이에 관심을 갖기 때문입니다.

MaxSAT-사람들은 실제로 SAT 솔버가 너무 잘 개발되어 실제로 가장 좋아하는 NP 최적화 문제의 가장 좋은 경로는 MaxSAT로 줄이고 잘 알려진 솔버 중 하나를 적용하기 때문에 사람들이 실제로 이것을 걱정합니다. 벤치 마크 등을위한 SAT 경쟁을 확인하십시오.

Clique-finder는 컴퓨터 생물학 및 조합론에 사용되며 휴리스틱 알고리즘은 놀랍게도 훌륭합니다.

Operations Research의 방대한 부분은 정수 또는 혼합 정수 선형 프로그래밍의 경우를 해결하기 위해 휴리스틱 알고리즘을 포함한 알고리즘에 전념합니다.

운영 연구에는 결과 비용의 최소화 (또는 최대화)를위한 휴리스틱 개발이 매우 활발한 영역에서 많은 조합 최적화 문제가 있습니다.

예를 들어, 차량 라우팅 문제, 정전 식 아크 라우팅 문제, 최소 스패닝 트리 문제 및 이러한 문제의 변형.