NP-hard 문제에 대한 브랜치 앤 바운드 방법의 성공적인 적용

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분기 및 바운드는 검색 문제에 대한 효과적인 휴리스틱이며 Wikipedia는 분기 및 바운드가 사용 된 여러 가지 어려운 문제를 나열합니다 . 그러나 이러한 문제를 해결하기위한 "한 가지 방법"이상의 것을 제안하는 참고 자료를 찾을 수 없었습니다.

일화 적으로 SAT 및 정수 프로그래밍에 대한 최고의 휴리스틱 중 일부가 분기 및 경계에서 나온다는 것을 들었습니다.

누군가 가 브랜치의 효과적인 사용법과 NP-hard 문제에 대한 자세한 설명을 알려 줄 수 있습니까 ?

ds.algorithms  reference-request  optimization  heuristics 
— 수레 쉬 벤 카트
소스
1
나는 지금 막 다른 이유로이 논문을 읽고 있지만, 귀하의 질문에 감동하는 것 같습니다 . Gomes와 Selman의 알고리즘 포트폴리오 .
— Aaron Sterling
2
정수 프로그래밍에 대한 좋은 책은 Nemhauser & Wolsey의 정수 및 조합 최적화입니다. 브랜치 및 바운드, 브랜치 및 컷 등과 같은 다양한 패러다임을 포함한 다양한 주제와 평면 절단 등과 같은 다른 IP 기술을 포함합니다.
— Opt

답변:

9

TSP의 경우이 책을 확인하십시오 ... http://www.tsp.gatech.edu/book/index.html

내 이해는 그것들을 모두 죽일 도구가 없다는 것입니다. 역 추적 및 일부 채점 기능을 배포하는 재귀 솔루션은 분기 및 바운드를 사용합니다. 따라서 NP 하드 문제에 대한 많은 부분의 솔버가 일종의 분기 및 경계를 사용합니다.

— 사리 엘 하 필링
소스
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