Új típusú min-max tételek a kombinatorikus optimalizálásban
|
|
- Tibor Bognár
- 6 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Új típusú min-max tételek a kombinatorikus optimalizálásban Frank András (Egerváry Kutatócsoport, ELTE TTK) Budapest 2016 október 19 Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 1 / 45
2 Kombinatorikus optimalizálás Fő cél: olyan algoritmusok tervezése, melyek tengernyi lehetőség közül gyorsan választják ki a legkedvezőbbet Példa: GPS: hogyan lehet leghamarabb eljutni A-ból B-be A GPS matematikai alapja: Dijkstra algoritmusa legolcsóbb út megkeresésére gráfban Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 2 / 45
3 Hatékony (jó, gyors) algoritmusok az algoritmus legyen véges, de... gyakorlati alkalmazásokban ez kevés polinomiális algoritmus: a lépés-szám az input-méret egy hatványával korlátozható például: Dijkstra algoritmusa n pontú gráfon n 2 (holott az utak száma O(n!) is lehet!) lépést igényel kevés problémára van polinomiális algoritmus és sokra nincs Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 3 / 45
4 Hatékony algoritmusok Edmonds alapvető felismerése (1965): I am claiming, as a mathematical result, the existence of "a good" algorithm for finding... "good" = polinomiális lépés-számú fő célunk: polinomiális algoritmusok tervezése és matematikai hátterük feltárása Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 4 / 45
5 Két nagy probléma-osztály (A) NPC: NP-teljes [sejtés: nincs polinomiális algoritmus] (B) P: Polinom időben megoldható (A1) leghosszabb st-út (B1) legrövidebb st-út (Dijkstra) (A2) digráf legolcsóbb erősen összefüggő (=erős) részgráfja (B2) irányítatlan gráf legolcsóbb összefüggő részgráfja (Kruskal) (A3) digráf erőssé tevése min-költségű új élek hozzáadásával (B3) digráf erőssé tevése min-költségű régi élek megfordításával (Fr.: How to make a digraph strongly connected, 1981) Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 5 / 45
6 Erősen összefüggő digráfok NEM erősen összefüggő ===================================================== erősen összefüggő Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 6 / 45
7 Erősen összefüggő digráfok Z NEM erősen összefüggő Z-be nem lehet bejutni ===================================================== erősen összefüggő Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 6 / 45
8 I. RÉSZ "régi" típusú kombinatorikus min-max és megengedettségi tételek amikor a költséges/súlyozott változat is kezelhető Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 7 / 45
9 Korai min-max tételek Tétel (Kőnig, 1931) Páros gráfban (=bigráf) a diszjunkt élek max száma = az éleket lefogó pontok min száma. Tétel (Menger változat, 1927) Irányított gráfban (=digráf) az élidegen st-utak max száma = az st-utakat lefogó élek min száma. Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 8 / 45
10 Súlyozott min-max tételek Tétel (Egerváry változat, 1931) Élsúlyozott bigráfban a párosítások max w-súlya = w-t lefogó nem-negatív pont-súlyozások min összértéke. Tétel (Ford + Fulkerson, 1962) Digráfban k élidegen st-út min összköltsége = max{kπ(t) uv A [π(v) π(u) c(uv)]+ : π : V R, π(s) = 0}. Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 9 / 45
11 Min-max kontra megengedettség Kőnig másképp: páros gráfban nem létezik µ élű párosítás az éleket le lehet fogni µ-nél kevesebb ponttal megengedettségi tétel (jó karakterizáció, szükséges és elegendő feltétel) a min-max tétel ekvivalens átfogalmazása mire jók a min-max vagy megengedettségi tételek??? mi közük az algoritmusokhoz??? Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 10 / 45
12 Algoritmushoz megállási szabály (amikor mohó algoritmus vagy dinamikus programmozás nem segít) könnyen ellenőrizhető igazolványt ad a végeredmény helyességére egy algoritmus konstruálását megelőzi a megállási szabály (=min-max vagy megengedettségi tétel) megtalálása Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 11 / 45
13 Háttér: hálózati folyamok alapok: Ford és Fulkerson (1956) max-folyam min-vágás tétele Hoffman (1960) tétele megengedett áram létezéséről a költséges/súlyozott változatok is kezelhetők bigráfok és digráfok fokszám-korlátos részgráfjai (pl. Kőnig tétele) Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 12 / 45
14 Háttér: lineáris programmozás + teljes unimodularitás (TU) a Q mátrix TU: aldetermináns (0, ±1)-értékű Tétel (Lp dualitás TU mátrixokra) max{cx : Qx b, x 0} = min{by : yq c, y 0} Ha Q TU és b, c egészértékű, akkor az optimumok egész vektoron is felvétetnek. ez a poliéderes kombinatorika kiinduló pontja hálózati folyamos min-max tétel (pl. Egerváry tétele) Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 13 / 45
15 Amikor a hálózati folyamok nem segítenek irányítatlan gráfban: 1 k élidegen feszítő fa... [jó karakterizálás: Tutte, 1961] 2 feszítő fa, mely egy stabil halmaz pontjaiban előírt fokú... [jó karakterizálás: Lovász, 1970]??? algoritmus??? matroidok segítenek Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 14 / 45
16 Súlyozatlan matroid optimalizálás alapok: Edmonds + Fulkerson (1965) min-max tétele k matroid esetén k független halmaz uniójának maximális elemszámáról Edmonds (1970) min-max tétele 2 matroid közös függetlenjeinek maximális elemszámáról mindkét bizonyítás polinomiális algoritmust ad... és ezek használhatók az előbbi (és egyéb) gráf problémákban fő mozgató erő: a matroid r rangfüggvénye szubmoduláris r(x) + r(y ) r(x Y ) + r(x Y ) Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 15 / 45
17 Súlyozott matroid optimalizálás 1 matroid bázisainak max ˆr(w) súlya kereshető mohó algoritmussal 2 matroid max súlyú közös bázisa? Poliéderes kombinatorikai megközelítés: Qx b rendszer teljesen duálisan egészértékű (TDI): ha a max {cx : Qx b} primál program duálisának egész c-re egész optimális megoldása. Tétel (Hoffman 1974, Edmonds + Giles 1976) TDI rendszer esetén a primál lineáris program optimuma is egész vektoron felvétetik. Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 16 / 45
18 Súlyozott matroid optimalizálás Tétel (Edmonds, 1979) Az {x 0, x(z ) min{r 1 (Z ), r 2 (Z ) : Z S} lineáris rendszer TDI. Edmonds: min-max tétel + polinomiális algoritmus egyszerűbb min-max tétel: Tétel Két matroid közös bázisainak max w-súlya = min{ˆr 1 (w 1 ) + ˆr 2 (w 2 ) : w 1 + w 2 = w}. egyszerűbb algoritmust eredményez: (Fr.: A weighted matroid intersection algorithm, (1981)) Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 17 / 45
19 Két aspektus szub- és szupermoduláris függvényekhez, matroidokhoz új tételek, algoritmusok létrehozása alkalmazásokhoz: matroidok + szubmoduláris függvények konstrukciója, felismerése például: digráfban keressünk legolcsóbb gyökeresen k-összefüggő részgráfot (k = 1-re: Chu és Liu (1965), Fulkerson (1974)) Tétel (Fr. 2009) Egy digráf minimális gyökeresen k-összefüggő részgráfjai két matroid közös bázisait alkotják. alkalmazható a súlyozott matroid metszet algoritmus Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 18 / 45
20 Amikor a matroidok sem segítenek D = (V, A) digráfban F A kötés, ha megfordítása erős digráfot ad Tétel (Lucchesi + Younger, 1978) Kötés min elemszáma = élidegen egyirányú vágások max száma. Tétel (Nash-Williams, 1960) G gráfnak k-élösszefüggő irányítása G 2k-élösszefüggő. Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 19 / 45
21 Szubmoduláris áramok: hálózat + matroid optimalizálás D = (V, A): digráf, b: keresztező szubmoduláris x : A R a szubmoduláris áram: ϱ x (Z ) δ x (Z ) b(z ) Z V f x g Tétel [Edmonds + Giles, 1977)] Ez a rendszer TDI. Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 20 / 45
22 Szubmoduláris áramok Tétel (Edmonds + Giles, 1977) Az egészértékű szubmoduláris áramok min c-költsége = a duális lineáris program maximuma. algoritmus: Cunningham + Fr. (1985) Tétel (Fr. 1982) egész szubmoduláris áram ϱ f (Z ) δ g (Z ) b(f) minden Z V -re és Z F fa-kompozíciójára. a bizonyítás algoritmikus az összes eddigi min-max és megengedettségi tétel következmény Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 21 / 45
23 A poliéderes kombinatorika előnye és hátránya a poliéderes kombinatorika előnye: ahol az elemszám optimalizálást tudja kezelni, ott a költséges optimalizálást is tudja a poliéderes kombinatorika hátránya: ahol az elemszám optimalizálást tudja kezelni, ott a költséges optimalizálást is tudja??? van amikor az elemszám optimalizálásra van min-max tétel és algoritmus, míg a költséges változat NP-teljes Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 22 / 45
24 II. RÉSZ új típusú kombinatorikus min-max és megengedettségi tételek amikor a költséges/súlyozott változat NP-teljes Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 23 / 45
25 Egyszerű páros gráfok Tétel (Gale + Ryser, 1957) (m S, m T ) fokszám előíráshoz [ m S (S) = m T (T ) = γ] egyszerű bigráf m S (X) + m T (Z ) X Z γ, ha X S, Z T. folyamokból (is) következik (a fokszám-korlátos és a költséges alak is) ====================================================== Tétel (Ryser: max tag-rang (term-rank) tétel, 1958) (m S, m T ) fokszám-sorozatú egyszerű bigráf µ élű párosítással m S (X) + m T (Z ) X Z + (µ X Z ) + γ, ha X S, Z T. (eredetileg (0, 1)-mátrixokra fogalmazva) Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 24 / 45
26 Ford + Fulkerson: Flows in Networks (1962), 89. oldal: "Neither term rank problem appears amenable to flow approach" magyarázat 50 év után: a max tag-rang probléma költséges változata NP-teljes (Dürr, Guinez, Matamala, 2012) így folyamokból NEM következhet probléma: fokszám-korlátos max tag-rang?? Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 25 / 45
27 Erősen összefüggővé növelés Tétel (Eswaran + Tarjan, 1976) D 0 = (V, A 0 ) digráf γ új éllel erősen összefüggővé növelhető mind a forrás-, mind a nyelő-komponensek száma γ. A költséges változat NP-teljes, még üres A 0 -ra is probléma: D 0 növelése egyszerű, erős, fokszám-előírt digráffá?? Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 26 / 45
28 Irányítatlan k-él-összefüggővé növelés Tétel (Watanabe és Nakamura, 1987) G 0 gráf γ új éllel k-él-összefüggővé növelhető (k 2) q [k d 0 (V i )] 2γ i=1 a csúcsok minden {V 1,..., V q } rész-partíciójára. a cikk 50 oldalas, a bizonyítás nem algoritmikus Fr.: Augmenting graphs to meet edge-connectivity requirements, 1992 szupermoduláris függvényeket használ: rövid, algoritmikus bizonyítás + általánosítás lokális él-összefüggőség növelésre +... Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 27 / 45
29 Irányított k-él-összefüggővé növelés Eswaran + Tarjan általánosítása tetszőleges k 1-re: Tétel (Fr. 1992) D 0 digráf γ új éllel k-él-összefüggővé növelhető q [k ϱ 0 (V i )] γ és i=1 q [k δ 0 (V i )] γ i=1 a csúcsok minden {V 1,..., V q } rész-partíciójára. a valódi probléma a háttérben: szupermoduláris függvények fedése digráffal Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 28 / 45
30 Szupermoduláris függvény fedése digráffal a D digráf fedi a p halmazfüggvényt, ha ϱ D (X) p(x) X V -re Tétel (Fr. 1994, szupermoduláris élfedés, gyenge alak) A p keresztező szupermoduláris függvény fedhető γ irányított éllel q p(v i ) γ és i=1 q p(v V i ) γ i=1 minden {V 1,..., V q } részpartícióra. legelső szupermoduláris függvényekre vonatkozó jó karakterizáció, amelynek költséges verziója NP-nehéz Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 29 / 45
31 Szupermoduláris függvény fedése mire jó ez az absztrakt alak? fokszám-korlátos él-összefüggőség növelés él-összefüggőség növelés egy terminál halmazon belül fő érdem: beindított egy teljesen új kutatási irányt Fr. + Király, A survey on covering supermodular functions in: Research Trends in Combinatorial Optimization, (2009) Springer pp Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 30 / 45
32 Szupermoduláris függvény fedése irányítatlan gráffal és hipergráffal p: szimmetrikus keresztező szupermoduláris függvény Watanabe-Nakamura absztrakt alakja és kiterjesztései: Benczúr + Fr. (1999): p fedése min élszámú irányítatlan gráffal Fleiner + Jordán (1999): (0, 1)-értékű p fedése min élszámú uniform hipergráffal Király T. (2004): p fedése min élszámú uniform hipergráffal Szigeti (1999): p fedése min össz-méretű hiperéllel Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 31 / 45
33 A szupermoduláris élfedési tétel erős alakja p: ST -keresztező szupermoduláris halmaz-függvény Tétel (Frank + Jordán, 1995, szupermoduláris él-fedés, erős alak) A p-t fedő ST -élek min száma = max{ [p(z ) : Z I] : I ST -él-független halmazrendszer}. motiváció: irányított pont-összefüggőség növelés kiderült: számos egyéb alkalmazás Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 32 / 45
34 Irányított k-pont-összefüggővé növelés Tétel (Fr. + Jordán, 1995) A D 0 digráf k-összefüggővé tevéséhez kellő új élek min száma = max{ [p(x) : X I] : I él-független pár-halmaz rendszer}. pár-halmaz: X = (X K, X B ), X B X K V, "hiánya": p(x) := { k ( X K X B ) ha ϱ 0 (X) = 0 0 ha ϱ 0 (X) > 0 algoritmus: Fr. és Végh (2008) eggyel növelés, Benczúr és Végh (2008) általános növelés Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 33 / 45
35 Kombinatorikus geometriai következmények Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 34 / 45
36 Kombinatorikus geometriai következmények Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 34 / 45
37 Kombinatorikus geometriai következmények Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 34 / 45
38 Kombinatorikus geometriai következmények Tétel (Győri, 1984) Egy P függőlegesen konvex síkbeli derékszögű poligont fedő téglalapok min száma = a P-beli független pontok max száma. általánosítás: P hengeren van (Fr. + Jordán 95) algoritmus: Fr. 99 Soto és Telha ( 14): min-max tétel diszjunkt téglalapok max számáról Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 35 / 45
39 Páros gráfok részgráfjai Tétel (Hartvigsen + Király, ) Bigráfban a négyszögmentes 2-párosítások max élszáma = min... Tétel (Fr. 2003) G = (S, T ; E)-ben a max K t,t -mentes t-párosítás élszáma = min{[t Z + i((s T ) Z ) c t (Z ) : Z S T }. i(x): az X által feszített élek száma c t (Z ): a G Z K t,t -komponenseinek száma algoritmus: Pap Gy. (2007) Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 36 / 45
40 Egyéb korábbi következmények bigráf max "nagy" bi-klikk mentes részgráfja digráf k-összefüggővé növelése T -n belül fokszám-korlátos összefüggőség növelés k-összefüggő fokszám-előírt digráf létezése (lehet párhuzamos él!) Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 37 / 45
41 Friss következmények kérdés: mikor egyszerű k-összefüggő fokszám-előírt digráf? (irányítatlan gráfra: Wang + Kleitman, 1972) általánosabban: mi van, ha egyszerű digráffal akarjuk p-t fedni? BAJ: p fedése NP-teljes problémákat tartalmaz JÓSZERENCSE: fontos speciális esetek kezelhetők Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 38 / 45
42 Fokszám-előírt egyszerű digráfok Hálózati folyamokból: Tétel (Gale + Ryser) Adott (m o, m i ) fokszám-előíráshoz egyszerű digráf m o (Z ) + m i (X) X Z + X Z γ, ha X, Z V. ( ) Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 39 / 45
43 Fokszám-előírt egyszerű k-összefüggő digráfok k = 1 Tétel (Hong, Liu, Lai, 2016) egyszerű erős digráf az (m o, m i ) fokszám-előíráshoz ( ) és m o (Z ) + m i (X) X Z + 1 γ, diszjunkt X, Z V -re. Tetszőleges k 1: Tétel (Bérczi + Fr. 2016) k-pont-összefüggő egyszerű digráf az (m o, m i ) fokszám-előíráshoz ( ) és m o (Z ) + m i (X) X Z + k γ, különböző X, Z V -re. Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 40 / 45
44 Előírt élszámú fenyvesek pakolása Tétel (Edmonds, 1973) Gyökeresen k-él-összefüggő digráfban k diszjunkt feszítő fenyő. általánosítás: Tétel (Bérczi + Fr. 2016) D digráfban diszjunkt B 1,..., B k fenyvesek, melyekre B j = µ j [ϱd (V i ) : i = 1,..., q] [(q (n µ j ) + : j = 1,..., k] a csúcsok {V 1,..., V q } rész-partíciójára Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 41 / 45
45 Ryser max tag-rang tételének általánosítása Tétel (Bérczi + Fr. 2016) egyszerű G = (S, T ; E) bigráf, melyre f d G g és G-ben van µ élű párosítás g S (S X) f T (Z ) + X Z + X + Z µ és g T (T Z ) f S (Z ) + X Z + X + Z µ minden X S, Z T -re algoritmikus bizonyítás is Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 42 / 45
46 Köszönetnyilvánítás egykori szakdolgozók és doktoranduszok, akik társ-szerzőim lettek Bárász Misi Benczúr Andris Becker Johanna Bérczi Kristóf Erdős Dóri Fleiner Tamás Jordán Tibi Király Csabi Király Tamás Kun Krisztián Miklós Zoli Pap Juli Szabó Jácint Szegő Laci Szigeti Zoli Tardos Éva Végh Laci Végh Zoli Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 43 / 45
47 Köszönetnyilvánítás további hazai társ-szerzők Erdős Péter Gyárfás Andris Király Zoli Sebő Andris Székely Laci akik a munkámat mindvégig figyelemmel kísérték Simonovits Miki és Sós Vera akik a körülményekhez alapvetően járultak hozzá Recski Andris és Bernhard Korte Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 44 / 45
48 Köszönetnyilvánítás akik az induláskor döntő lökést adtak Rábai Imre és Pósa Lajos de legfőképp Lovász Laci Frank András (ELTE, EGRES) Új típusú min-max tételek Akadémiai székfoglaló 45 / 45
ÖSSZEFÜGGÉSEK A KOMBINATORIKUS OPTIMALIZÁLÁSBAN I. OPTIMALIZÁLÁS GRÁFOKON
ÖSSZEFÜGGÉSEK A KOMBINATORIKUS OPTIMALIZÁLÁSBAN I. OPTIMALIZÁLÁS GRÁFOKON FRANK ANDRÁS 1 Tartalom 0. Bevezetés........................................................................ 20 1. Optimális részgráfok.............................................................
RészletesebbenEgerváry Research Group. on Combinatorial Optimization. Technical reports
Egerváry Research Group on Combinatorial Optimization Technical reports TR-2002-06. Published by the Egrerváry Research Group, Pázmány P. sétány 1/C, H 1117, Budapest, Hungary. Web site: www.cs.elte.hu/egres.
RészletesebbenTotális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János
Totális Unimodularitás és LP dualitás Tapolcai János tapolcai@tmit.bme.hu 1 Optimalizálási feladat kezelése NP-nehéz Hatékony megoldás vélhetően nem létezik Jó esetben hatékony algoritmussal közelíteni
RészletesebbenPOLIÉDERES KOMBINATORIKA
Frank András KOMBINATORIKUS OPTIMALIZÁLÁS, III: POLIÉDERES KOMBINATORIKA 2014. május 13. ELTE TTK, Operációkutatási Tanszék 1 1. Fejezet TELJESEN UNIMODULÁRIS MÁTRIXOK 1.1 EGÉSZ POLIÉDEREK, TELJESEN DUÁLIS
RészletesebbenDISZKRÉT OPTIMALIZÁLÁS
DISZKRÉT OPTIMALIZÁLÁS Jegyzetek és példatárak a matematika egyetemi oktatásához sorozat Algoritmuselmélet Algoritmusok bonyolultsága Analitikus módszerek a pénzügyekben Bevezetés az analízisbe Differential
RészletesebbenE jegyzet célja, hogy a gráfelméletnek a kombinatorikus optimalizálás szempontjából legfontosabb eredményeit
1. Fejezet ALAPOK E jegyzet célja, hogy a gráfelméletnek a kombinatorikus optimalizálás szempontjából legfontosabb eredményeit és módszereit bemutassa. Ebből adódóan nem érintjük a Ramsey elméletet, az
RészletesebbenMatroid metszetek pakolása
Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar Mészáros András Matematikus MSc Matroid metszetek pakolása Szakdolgozat Témavezető: Frank András egyetemi tanár Budapest, 2015. Tartalomjegyzék 1.
RészletesebbenGráfok 2. Legrövidebb utak, feszítőfák. Szoftvertervezés és -fejlesztés II. előadás. Szénási Sándor
Gráfok 2. Legrövidebb utak, feszítőfák előadás http://nik.uni-obuda.hu/sztf2 Szénási Sándor Óbudai Egyetem,Neumann János Informatikai Kar Legrövidebb utak keresése Minimális feszítőfa keresése Gráfok 2
RészletesebbenAlgoritmuselmélet. Bonyolultságelmélet. Katona Gyula Y.
Algoritmuselmélet Bonyolultságelmélet Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 12. előadás Katona Gyula Y. (BME SZIT) Algoritmuselmélet
RészletesebbenDiszkrét matematika 2.C szakirány
Diszkrét matematika 2.C szakirány 2017. tavasz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 3. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék 2017.
RészletesebbenGráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 3. Előadás
Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára 3. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Pék Máté 2009. szeptember 21. 1. Folyamok 1.1. Definíció. G = (V, E, K, B) irányított gráf, ha e! v : ekv
RészletesebbenDiszkrét matematika 2.C szakirány
Diszkrét matematika 2.C szakirány 2015. ősz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 3. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék 2015.
RészletesebbenALAPOK. 1. Fejezet. 1.1 Fogalmak, jelölések
1. Fejezet ALAPOK E munka célja, hogy a diszkrét optimalizálás néhány alapvető megközelítését, eredményét, fogalmát, algoritmusát és alkalmazását bemutassa. Ennek során megismerkedünk a Gráfelmélet, a
RészletesebbenAlgoritmusok bonyolultsága
Algoritmusok bonyolultsága 5. előadás http://www.ms.sapientia.ro/~kasa/komplex.htm 1 / 27 Gazdaságos faváz Kruskal-algoritmus Joseph Kruskal (1928 2010) Legyen V = {v 1, v 2,..., v n }, E = {e 1, e 2,...,
RészletesebbenFrank András március
1 ELTE TTK, Operációkutatási Tanszék Frank András OPERÁCIÓKUTATÁS 2008. március 2 Fejezet 1 OPTIMALIZÁLÁS GRÁFOKON Ebben a fejezetben gráfokra vonatkozó optimalizálási problémákat vizsgálunk, bemutatva
RészletesebbenAlgoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 13.
Algoritmuselmélet NP-teljes problémák Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 13. előadás Katona Gyula Y. (BME SZIT) Algoritmuselmélet
RészletesebbenSzemidenit optimalizálás és az S-lemma
Szemidenit optimalizálás és az S-lemma Pólik Imre SAS Institute, USA BME Optimalizálás szeminárium 2011. október 6. Outline 1 Egyenl tlenségrendszerek megoldhatósága 2 Az S-lemma 3 Szemidenit kapcsolatok
RészletesebbenA BSc-képzés szakdolgozati témái
A BSc-képzés szakdolgozati témái ELTE TTK, Operációkutatási Tanszék 2015/2016 1. Barátságos és barátságtalan partíciók A téma rövid leírása: Egy irányítatlan, összefüggő G = (V, E) gráfban a V egy kétrészes
RészletesebbenDiszkrét matematika 2. estis képzés
Diszkrét matematika 2. estis képzés 2018. tavasz 1. Diszkrét matematika 2. estis képzés 10. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék
Részletesebben1: Bevezetés: Internet, rétegmodell Alapok: aszimptótika, gráfok. HálózatokII, 2007
Hálózatok II 2007 1: Bevezetés: Internet, rétegmodell Alapok: aszimptótika, gráfok 1 Az előadáshoz Előadás: Szerda 17:00 18:30 Gyakorlat: nincs Vizsga írásbeli Honlap: http://people.inf.elte.hu/lukovszki/courses/g/07nwii
RészletesebbenMinimális feszítőfák Legyen G = (V,E,c), c : E R + egy súlyozott irányítatlan gráf. Terjesszük ki a súlyfüggvényt a T E élhalmazokra:
Minimális feszítőfák Legyen G = (V,E,c), c : E R + egy súlyozott irányítatlan gráf. Terjesszük ki a súlyfüggvényt a T E élhalmazokra: C(T ) = (u,v) T c(u,v) Az F = (V,T) gráf minimális feszitőfája G-nek,
RészletesebbenKOMBINATORIKUS OPTIMALIZÁLÁS
OPERÁCIÓKUTATÁS No. 10 Fiala Tibor KOMBINATORIKUS OPTIMALIZÁLÁS A A A A B B B B A A A A A B B B B B A A A A Budapest 2010 Fiala Tibor KOMBINATORIKUS OPTIMALIZÁLÁS OPERÁCIÓKUTATÁS No. 10 A sorozatot szerkeszti:
RészletesebbenDijkstra algoritmusa
Budapesti Fazekas és ELTE Operációkutatási Tanszék 201. július 1. Legrövidebb utak súlyozatlan esetben v 4 v 3 Feladat Hány élből áll a legrövidebb út ezen a gráfon az s és t csúcsok között? v v 6 v 7
RészletesebbenGráfalgoritmusok és hatékony adatszerkezetek szemléltetése
Gráfalgoritmusok és hatékony adatszerkezetek szemléltetése Készítette: Bognár Gergő Témavezető: Veszprémi Anna Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar Algoritmusok és Alkalmazásaik Tanszék Budapest,
RészletesebbenNemkonvex kvadratikus egyenlőtlenségrendszerek pontos dualitással
pontos dualitással Imre McMaster University Advanced Optimization Lab ELTE TTK Operációkutatási Tanszék Folytonos optimalizálás szeminárium 2004. július 6. 1 2 3 Kvadratikus egyenlőtlenségrendszerek Primál
RészletesebbenModern irányzatok a bonyolultságelméletben: éles korlátok és dichotómia tételek
Modern irányzatok a bonyolultságelméletben: éles korlátok és dichotómia tételek Marx Dániel Paraméteres Algoritmusok és Bonyolultság Kutatócsoport Informatikai Kutatólaboratórium SZTAKI 05. június 5. Kombinatorikus
Részletesebben5/1. tétel: Optimalis feszítőfák, Prim és Kruskal algorithmusa. Legrövidebb utak graphokban, negatív súlyú élek, Dijkstra és Bellman Ford algorithmus.
5/1. tétel: Optimalis feszítőfák, Prim és Kruskal algorithmusa. Legrövidebb utak graphokban, negatív súlyú élek, Dijkstra és Bellman Ford algorithmus. Optimalis feszítőfák Egy összefüggő, irányítatlan
RészletesebbenDiszkrét matematika 2.
Diszkrét matematika 2. Mérai László előadása alapján Készítette: Nagy Krisztián 1. előadás Gráfok halmaza, gráf, ahol a csúcsok halmaza, az élek illesztkedés reláció: illesztkedik az élre, ha ( -él illesztkedik
RészletesebbenHálózati Folyamok Alkalmazásai. Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék
Hálózati Folyamok Alkalmazásai Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék Maximális folyam 7 7 9 3 2 7 source 8 4 7 sink 7 2 9 7 5 7 6 Maximális folyam feladat Adott [N, A] digráf (irányított
RészletesebbenSapientia - Erdélyi Magyar TudományEgyetem (EMTE) Csíkszereda IRT- 4. kurzus. 3. Előadás: A mohó algoritmus
Csíkszereda IRT-. kurzus 3. Előadás: A mohó algoritmus 1 Csíkszereda IRT. kurzus Bevezetés Az eddig tanult algoritmus tipúsok nem alkalmazhatók: A valós problémák nem tiszta klasszikus problémák A problémák
RészletesebbenSzámítógép hálózatok, osztott rendszerek 2009
Számítógép hálózatok, osztott rendszerek 2009 1: Bevezetés: Internet, rétegmodell Alapok: aszimptótika, gráfok 1 Az előadáshoz Előadás: Hétfő 10:00 12:00 óra Gyakorlat: Hétfő 14:00-16:00 óra Honlap: http://people.inf.elte.hu/lukovszki/courses/0910nwmsc
RészletesebbenFrank András szeptember 7.
ELTE TTK, Operációkutatási Tanszék Frank András OPERÁCIÓKUTATÁS 2010. szeptember 7. Fejezet 1 OPTIMALIZÁLÁS GRÁFOKON Ebben a fejezetben gráfokra vonatkozó optimalizálási problémákat vizsgálunk, bemutatva
RészletesebbenDiszkrét matematika 2. estis képzés
Diszkrét matematika 2. estis képzés 2018. tavasz 1. Diszkrét matematika 2. estis képzés 9. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék
RészletesebbenMinimális feszítőfák Legyen G = (V,E,c), c : E R + egy súlyozott irányítatlan gráf. Terjesszük ki a súlyfüggvényt a T E élhalmazokra:
Minimális feszítőfák Legyen G = (V,E,c), c : E R + egy súlyozott irányítatlan gráf. Terjesszük ki a súlyfüggvényt a T E élhalmazokra: C(T ) = (u,v) T c(u,v) Az F = (V,T) gráf minimális feszitőfája G-nek,
RészletesebbenELTE IK Esti képzés tavaszi félév. Tartalom
Diszkrét Matematika 2 vizsgaanyag ELTE IK Esti képzés 2017. tavaszi félév Tartalom 1. Számfogalom bővítése, homomorfizmusok... 2 2. Csoportok... 9 3. Részcsoport... 11 4. Generátum... 14 5. Mellékosztály,
RészletesebbenAlgoritmuselmélet 11. előadás
Algoritmuselmélet 11. előadás Katona Gyula Y. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi Tsz. I. B. 137/b kiskat@cs.bme.hu 2002 Március 26. ALGORITMUSELMÉLET 11. ELŐADÁS 1 Kruskal
RészletesebbenGraph Structures from Combinatorial Optimization and Rigidity Theory
Király Csaba Graph Structures from Combinatorial Optimization and Rigidity Theory (Gráf struktúrák kombinatorikus optimalizálásból és merevségelméletb l) cím doktori értekezésének tézisei Eötvös Loránd
RészletesebbenRendszeroptimalizálás Vizsga tételsor jegyzet
Budapest Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Rendszeroptimalizálás BMEVISZM117 Rendszeroptimalizálás Vizsga tételsor
RészletesebbenA szimplex algoritmus
A szimplex algoritmus Ismétlés: reprezentációs tétel, az optimális megoldás és az extrém pontok kapcsolata Alapfogalmak: bázisok, bázismegoldások, megengedett bázismegoldások, degenerált bázismegoldás
RészletesebbenSZAKMAI BESZÁMOLÓ (ZÁRÓJELENTÉS)
Témavezető neve: Frank András Pályázat azonosítója: T037547 SZAKMAI BESZÁMOLÓ (ZÁRÓJELENTÉS) Bevezetés Mint azt az OTKA-pályázat munkaterve tartalmazza, a pályázatban résztvevő kutatók alkotják a témavezető
RészletesebbenDiszkrét matematika 1. estis képzés
Diszkrét matematika 1. estis képzés 2019. tavasz 1. Diszkrét matematika 1. estis képzés 11. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján
RészletesebbenFrank András szeptember 1
ELTE TTK, Operációkutatási Tanszék Frank András OPERÁCIÓKUTATÁS 2013. szeptember 1 1 BEVEZETÉS Az operációkutatás (Operations Research) fogalma a II. világháború során alakult ki, eredeti jelentése hadműveleti
RészletesebbenDiszkrét matematika 2 (C) vizsgaanyag, 2012 tavasz
Diszkrét matematika 2 (C) vizsgaanyag, 2012 tavasz A vizsga menete: a vizsga írásbeli és szóbeli részből áll. Az írásbeli beugrón az alábbi kérdések közül szerepel összesen 12 darab, mindegyik egy pontot
RészletesebbenSali Attila Budapest Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. I. B. 137/b március 16.
Bevezetés a Számításelméletbe II. 6. előadás Sali Attila Budapest Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi és Információelméleti Tsz. I. B. 7/b sali@cs.bme.hu 004 március 6. A kritikus út
RészletesebbenTuza Zsolt 60 éves. (speciális szeminárium) 14:20-15:05 Körner János: Végtelen gráfsorozatok az információelméletben
Tuza Zsolt 60 éves (speciális szeminárium) Október 3. (csütörtök), Rényi Intézet Nagyterme Program 14:15 Megnyitás 14:20-15:05 Körner János: Végtelen gráfsorozatok az információelméletben 15:05-15:35 Dósa
RészletesebbenJegyzet. az Operációkutatás II cím tantárgyhoz. Utolsó frissítés: május 20. Király Tamás el adásai alapján készítette Papp Olga
Jegyzet az Operációkutatás II cím tantárgyhoz Király Tamás el adásai alapján készítette Papp Olga Utolsó frissítés: 2011. május 20. Tartalomjegyzék 1. TU mátrixok: kerekítés és színezés 3 1.1. Emlékeztet......................................
RészletesebbenKiegészítő részelőadás 1. Az algoritmusok hatékonyságának mérése
Kiegészítő részelőadás 1. Az algoritmusok hatékonyságának mérése Dr. Kallós Gábor 2014 2015 1 Az Ordó jelölés Azt mondjuk, hogy az f(n) függvény eleme az Ordó(g(n)) halmaznak, ha van olyan c konstans (c
RészletesebbenDeníciók és tételek a beugró vizsgára
Deníciók és tételek a beugró vizsgára (a szóbeli viszgázás jogáért) Utolsó módosítás: 2008. december 2. 2 Bevezetés Számítási problémának nevezünk egy olyan, a matematika nyelvén megfogalmazott kérdést,
RészletesebbenDiszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 4. Előadás
Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára 4. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Szarvák Gábor 2012. február 28. Emlékeztető. A primál feladat optimális értékét p -gal, a feladat optimális értékét
RészletesebbenKiegészítés az Operációkutatás I. (elemz ) jegyzethez
Kiegészítés az Operációkutatás I. (elemz ) jegyzethez Frank András, Király Tamás, Papp Olga 213. december Tartalomjegyzék 1. Szimplex módszer 2 1.1. A szimplex módszer tulajdonságai..........................
RészletesebbenGráfelméleti alapfogalmak
1 Gráfelméleti alapfogalmak Gráf (angol graph= rajz): pontokból és vonalakból álló alakzat. pontok a gráf csúcsai, a vonalak a gráf élei. GRÁ Irányítatlan gráf Vegyes gráf Irányított gráf G H Izolált pont
RészletesebbenPélda Hajtsuk végre az 1 pontból a Dijkstra algoritmust az alábbi gráfra. (A mátrixban a c i j érték az (i, j) él hossza, ha nincs él.
Legrövidebb utak súlyozott gráfokban A feladat egy súlyozott gráfban egy adott pontból kiinduló legrövidebb utak megkeresése. Az input a súlyozott gráf és a kiindulási s pont. Outputként egy legrövidebb
RészletesebbenHasonlósági keresés molekulagráfokon: legnagyobb közös részgráf keresése
Hasonlósági keresés molekulagráfokon: legnagyobb közös részgráf keresése Kovács Péter ChemAxon Kft., ELTE IK kpeter@inf.elte.hu Budapest, 2018.11.06. Bevezetés Feladat: két molekulagráf legnagyobb közös
RészletesebbenIván Szabolcs október 6.
Automaták irányítása II. Iván Szabolcs 2009. október 6. Tartalom 1 Alapfogalmak (ismét) 2 Egy kiterjesztés és egy ellenpélda 3 Pozitív részeredmények 4 A Road Coloring Problem Véges automaták Automata
RészletesebbenGráfelméleti feladatok programozóknak
Gráfelméleti feladatok programozóknak Nagy-György Judit 1. Lehet-e egy gráf fokszámsorozata 3, 3, 3, 3, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 6? 2. Lehet-e egyszer gráf fokszámsorozata (a) 3, 3, 4, 4, 6? (b) 0, 1, 2, 2, 2,
RészletesebbenLogika és számításelmélet. 11. előadás
Logika és számításelmélet 11. előadás NP-teljesség Emlékeztetőül: NP-teljes nyelv Egy L probléma NP-teljes (a polinom idejű visszavezetésre nézve), ha L NP L NP-nehéz, azaz minden L NP esetén L p L. Azaz
Részletesebben4. Előadás: Erős dualitás
Optimalizálási eljárások/operációkutatás MSc hallgatók számára 4. Előadás: Erős dualitás Előadó: Hajnal Péter 2018. Emlékeztető. A primál feladat optimális értékét p -gal, a feladat optimális értékét d
RészletesebbenKözösségek keresése nagy gráfokban
Közösségek keresése nagy gráfokban Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 2011. április 14. Katona Gyula Y. (BME SZIT) Közösségek
RészletesebbenAlgoritmuselmélet. Gráfok megadása, szélességi bejárás, összefüggőség, párosítás. Katona Gyula Y.
Algoritmuselmélet Gráfok megadása, szélességi bejárás, összefüggőség, párosítás Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 2. előadás
RészletesebbenHalmazrendszerek alapvető extremális problémái. 1. Sperner-rendszerek és Sperner-tétel
Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára Halmazrendszerek alapvető extremális problémái 2014. Előadó: Hajnal Péter 1. Sperner-rendszerek és Sperner-tétel Definíció. S Sperner-rendszer V (n
RészletesebbenDiszkrét matematika 2. estis képzés
Diszkrét matematika 2. estis képzés 2018. tavasz 1. Diszkrét matematika 2. estis képzés 11. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék
Részletesebben26. MINIMÁLIS KÖLTSÉGŰ UTAK MINDEN CSÚCSPÁRRA
26. MINIMÁLIS KÖLTSÉGŰ UTAK MINDEN CSÚCSPÁRRA Az előző két fejezetben tárgyalt feladat általánosításaként a gráfban található összes csúcspárra szeretnénk meghatározni a legkisebb költségű utat. A probléma
RészletesebbenDualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet
Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 7. Előadás Árazási interpretáció Tekintsük újra az erőforrás allokációs problémát (vonat
Részletesebben17. előadás: Vektorok a térben
17. előadás: Vektorok a térben Szabó Szilárd A vektor fogalma A mai előadásban n 1 tetszőleges egész szám lehet, de az egyszerűség kedvéért a képletek az n = 2 esetben szerepelnek. Vektorok: rendezett
RészletesebbenAz optimális megoldást adó algoritmusok
Az optimális megoldást adó algoritmusok shop ütemezés esetén Ebben a fejezetben olyan modellekkel foglalkozunk, amelyekben a munkák több műveletből állnak. Speciálisan shop ütemezési problémákat vizsgálunk.
RészletesebbenAdatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter
Adatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter 1 Fák Fákat akkor használunk, ha az adatok között valamilyen alá- és fölérendeltség van. Pl. könyvtárszerkezet gyökér (root) Nincsennek hurkok!!! 2 Bináris fák Azokat
Részletesebben22. GRÁFOK ÁBRÁZOLÁSA
22. GRÁFOK ÁBRÁZOLÁSA A megoldandó feladatok, problémák modellezése során sokszor gráfokat alkalmazunk. A gráf fogalmát a matematikából ismertnek vehetjük. A modellezés során a gráfok több változata is
RészletesebbenElmaradó óra. Az F = (V,T) gráf minimális feszitőfája G-nek, ha. F feszitőfája G-nek, és. C(T) minimális
Elmaradó óra A jövő heti, november 0-dikei óra elmarad. Minimális feszítőfák Legyen G = (V,E,c), c : E R + egy súlyozott irányítatlan gráf. Terjesszük ki a súlyfüggvényt a T E élhalmazokra: C(T ) = (u,v)
RészletesebbenDiszkrét matematika 2. estis képzés
Diszkrét matematika 2. estis képzés 2016. tavasz 1. Diszkrét matematika 2. estis képzés 9. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék
RészletesebbenAlgoritmuselmélet. Mélységi keresés és alkalmazásai. Katona Gyula Y.
Algoritmuselmélet Mélységi keresés és alkalmazásai Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 9. előadás Katona Gyula Y. (BME SZIT) Algoritmuselmélet
RészletesebbenGráfalgoritmusok ismétlés ősz
Gráfalgoritmusok ismétlés 2017. ősz Gráfok ábrázolása Egy G = (V, E) gráf ábrázolására alapvetően két módszert szoktak használni: szomszédsági listákat, illetve szomszédsági mátrixot. A G = (V, E) gráf
RészletesebbenOPERÁCIÓKUTATÁS PÉLDATÁR
OPERÁCIÓKUTATÁS PÉLDATÁR Jegyzetek és példatárak a matematika egyetemi oktatásához sorozat Algoritmuselmélet Algoritmusok bonyolultsága Analitikus módszerek a pénzügyekben Bevezetés az analízisbe Differential
RészletesebbenDiszkrét matematika 2.C szakirány
Diszkrét matematika 2.C szakirány 2017. tavasz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 4. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék 2017.
RészletesebbenDiszkrét matematika 2.C szakirány
Diszkrét matematika 2.C szakirány 2017. tavasz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 11. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék
RészletesebbenHÁLÓZAT Maximális folyam, minimális vágás
HÁLÓZAT Maximális folyam, minimális vágás HÁLÓZAT informálisan Hálózat Irányított gráf Mindegyik élnek adott a (nemnegatív) kapacitása Spec csúcsok: Forrás (Source): a kiindulási pont csak ki élek Nyelő
RészletesebbenBonyolultságelmélet gyakorlat 06 Gráfos visszavezetések II.
onyolultságelmélet gyakorlat 06 Gráfos visszavezetések II. 1. Feladat Mutassuk meg, hogy a n/-hosszú kör probléma NP-nehéz! n/-hosszú kör Input: (V, ) irányítatlan gráf Output: van-e G-ben a csúcsok felén
RészletesebbenNem-lineáris programozási feladatok
Nem-lineáris programozási feladatok S - lehetséges halmaz 2008.02.04 Dr.Bajalinov Erik, NyF MII 1 Elég egyszerű példa: nemlineáris célfüggvény + lineáris feltételek Lehetséges halmaz x 1 *x 2 =6.75 Gradiens
RészletesebbenRitka hipergráfok: algoritmusok és alkalmazások
Ritka hipergráfok: algoritmusok és alkalmazások Szakdolgozat Írta: Kaszanitzky Viktória Eszter Matematikus szak Témavezető: Jordán Tibor, egyetemi docens Operációkutatási Tanszék Eötvös Loránd Tudományegyetem,
RészletesebbenAlgoritmuselmélet. Függvények nagyságrendje, elágazás és korlátozás, dinamikus programozás. Katona Gyula Y.
Algoritmuselmélet Függvények nagyságrendje, elágazás és korlátozás, dinamikus programozás Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
RészletesebbenAz Operációkutatási Tanszék szakdolgozat témái matematika bsc. 2009. október. tanszéki honlap: http://www.cs.elte.hu/opres/
Az Operációkutatási Tanszék szakdolgozat témái matematika bsc 2009. október tanszéki honlap: http://www.cs.elte.hu/opres/ 1 Téma címe: Dinamikus programozási algoritmusok Témavezető: Frank András A szakdolgozó
RészletesebbenJegyzetek és példatárak a matematika egyetemi oktatásához sorozat
OPERÁCIÓKUTATÁS Jegyzetek és példatárak a matematika egyetemi oktatásához sorozat Algoritmuselmélet Algoritmusok bonyolultsága Analitikus módszerek a pénzügyben és a közgazdaságtanban Analízis feladatgyűjtemény
RészletesebbenOptimalizálási eljárások MSc hallgatók számára. 11. Előadás
Optimalizálási eljárások MSc hallgatók számára. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Bajusz Barbara 203. április 24.. Vektorerelációk és SDP.. A maximális vágás probléma Adott egy w : E(G) R + elsúlyozott
RészletesebbenHálózati folyamok. Tétel: A maximális folyam értéke megegyezik a minimális vágás értékével.
Hálózati folyamok Definíció: Legyen G = (V,E) egy irányított gráf, adott egy c: E R + {0} ún. kapacitásfüggvény, amely minden (u,v) ε E élhez hozzárendel egy nem negatív c(u,v) kapacitást. A gráfnak van
RészletesebbenMegoldatlan (elemi) matematikai problémák Diszkrét geometriai problémák
Megoldatlan (elemi) matematikai problémák Diszkrét geometriai problémák Csikós Balázs ELTE TTK Matematikai Intézet Országos Diákkutatói Program, 2009.11.13. Csikós B. (ELTE TTK Matematikai Intézet) Diszkrét
RészletesebbenMATEMATIKA EMELT SZINTŰ SZÓBELI VIZSGA TÉMAKÖREI (TÉTELEK) 2012
2012 2. Számhalmazok (a valós számok halmaza és részhalmazai), oszthatósággal kapcsolatos problémák, számrendszerek. 4. Hatványozás, hatványfogalom kiterjesztése, azonosságok. Gyökvonás és azonosságai,
RészletesebbenAlgoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 12.
Algoritmuselmélet NP-teljes problémák Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 12. előadás Katona Gyula Y. (BME SZIT) Algoritmuselmélet
RészletesebbenEuler tétel következménye 1:ha G összefüggő síkgráf és legalább 3 pontja van, akkor: e 3
Síkgráfok Kuratowski-tétel: egy gráf akkor és csak akkor síkba rajzolható gráf, ha nincs olyan részgráfja, ami a K 5 -el, vagy a K 3,3 -altopologikusan izomorf (homeomorf). Euler síkgráfokra vonatkozó
RészletesebbenKéprekonstrukció 9. előadás
Képrekonstrukció 9. előadás Balázs Péter Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék Szegedi Tudományegyetem hv-konvex összefüggő halmazok Mag-burok-szerű rekonstrukció: S. Brunetti, A. Del Lungo, F.
RészletesebbenA szemidefinit programozás alkalmazásai a kombinatorikus optimalizálásban című jegyzetemhez
Kiegészítések az A szemidefinit programozás alkalmazásai a kombinatorikus optimalizálásban című jegyzetemhez Ujvári Miklós Utolsó módosítás: 2011 szeptember A 4.25 Megjegyzés mögé beszúrandó (4.26-ból
RészletesebbenDiszkrét matematika 2.
Diszkrét matematika 2. 2018. szeptember 21. 1. Diszkrét matematika 2. 2. előadás Fancsali Szabolcs Levente nudniq@cs.elte.hu www.cs.elte.hu/ nudniq Komputeralgebra Tanszék 2018. szeptember 21. Gráfelmélet
RészletesebbenLineáris algebrai módszerek a kombinatorikában 2.
Lineáris algebrai módszerek a kombinatorikában 2. Nagy V. Gábor SZTE Bolyai Intézet Eötvös Loránd Kollégium, Matematika Műhely Szeged, 2015. október 22. ELK 15 Egy folklór versenyfeladat 1/10 Feladat.
RészletesebbenGráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 13. Előadás
Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára 13. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Hajnal Péter 2009. december 7. Gráfok sajátértékei Definíció. Egy G egyszerű gráf sajátértékei az A G
RészletesebbenAz ellipszoid algoritmus
Az ellipszoid algoritmus Csizmadia Zsolt Eötvös Loránd Tudományegyetem Bevezető Az ellipszoid módszert a nemlineáris porgramozásra Shor [1970,0977] illetve Yudin és Nemirovskiî [1976] feljlesztették ki.
Részletesebbenbármely másikra el lehessen jutni. A vállalat tudja, hogy tetszőlegesen adott
. Minimális súlyú feszítő fa keresése Képzeljük el, hogy egy útépítő vállalat azt a megbízást kapja, hogy építsen ki egy úthálózatot néhány település között (a települések között jelenleg nincs út). feltétel
RészletesebbenMegoldások 7. gyakorlat Síkgráfok, dualitás, gyenge izomorfia, Whitney-tételei
Számítástudomány alapjai Megoldások 7. gyakorlat Síkgráfok, dualitás, gyenge izomorfia, Whitney-tételei 90. A konvex poliéder egyes lapjait határoló élek száma legyen k! Egy konvex poliéder egy tetszőleges
Részletesebben10. Előadás P[M E ] = H
HALMAZRENDSZEREK 10. Előadás Matematika MSc hallgatók számára Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Hajnal Péter 2010. április 20. Halmazrendszerek színezése Egy halmazrendszer csúcshalmazának színezése jó
RészletesebbenHálózati folyamok. A használt fogalmak definiálása
Hálózati folyamok Hálózat A használt fogalmak definiálása Ez összesen 4 dologból áll: - Egy irányított G gráf - Ennek egy kitüntetett pontja, amit forrásnak hívunk és s-sel jelölünk - A gráf még egy kitüntetett
RészletesebbenAlgoritmusok bonyolultsága
Algoritmusok bonyolultsága 11. előadás http://www.ms.sapientia.ro/~kasa/komplex.htm () 1 / 1 NP-telesség Egy L nyelv NP-teles, ha L NP és minden L NP-re L L. Egy Π döntési feladat NP-teles, ha Π NP és
Részletesebben