út hosszát. Ha a két várost nem köti össze út, akkor legyen c ij = W, ahol W már az előzőekben is alkalmazott megfelelően nagy szám.



Hasonló dokumentumok
Az optimális megoldást adó algoritmusok

összeadjuk 0-t kapunk. Képletben:

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének.

Általános algoritmustervezési módszerek

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit.

Egészrészes feladatok

Korlátozás és szétválasztás módszere Holló Csaba 2

Diszkrét matematika I.

Operációkutatás. 4. konzultáció: Szállítási feladat. A feladat LP modellje

Relációk Függvények. A diákon megjelenő szövegek és képek csak a szerző (Kocsis Imre, DE MFK) engedélyével használhatók fel!

Diszkrét matematika 2.C szakirány

RE 1. Relációk Függvények. A diákon megjelenő szövegek és képek csak a szerző (Kocsis Imre, DE MFK) engedélyével használhatók fel!

f(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva

Mátrixjátékok tiszta nyeregponttal

(Diszkrét idejű Markov-láncok állapotainak

A sorozat fogalma. függvényeket sorozatoknak nevezzük. Amennyiben az értékkészlet. az értékkészlet a komplex számok halmaza, akkor komplex

M. 33. Határozza meg az összes olyan kétjegyű szám összegét, amelyek 4-gyel osztva maradékul 3-at adnak!

A valós számok halmaza 5. I. rész MATEMATIKAI ANALÍZIS

A 2015/2016. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny döntő forduló MATEMATIKA III. KATEGÓRIA (a speciális tanterv szerint haladó gimnazisták)

6. gyakorlat. Gelle Kitti. Csendes Tibor Somogyi Viktor. London András. jegyzetei alapján

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

Diszkrét matematika 2.

További forgalomirányítási és szervezési játékok. 1. Nematomi forgalomirányítási játék

Numerikus módszerek 1.

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Diszkrét matematika 2. estis képzés

A következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat.

Sorozatok I. Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma)

1000 forintos adósságunkat, de csak 600 forintunk van. Egyetlen lehetőségünk, hogy a

Diszkrét matematika 1. estis képzés

Diszkrét matematika 2.

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Abszolútértékes és gyökös kifejezések

Amortizációs költségelemzés

Diszkrét matematika 2.C szakirány

1/ gyakorlat. Hiperbolikus programozási feladat megoldása. Pécsi Tudományegyetem PTI

1. Homogén lineáris egyenletrendszer megoldástere

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

352 Nevezetes egyenlôtlenségek. , az átfogó hossza 81 cm

Diszkrét matematika 2.C szakirány

17. előadás: Vektorok a térben

3. Feloldható csoportok

4. Előadás: Erős dualitás

Melykeres(G) for(u in V) {szin(u):=feher Apa(u):=0} for(u in V) {if szin(u)=feher then MBejar(u)}

Minden x > 0 és y 0 valós számpárhoz létezik olyan n természetes szám, hogy y nx.

egyenlőtlenségnek kell teljesülnie.

Adatbázisok elmélete 12. előadás

Opkut deníciók és tételek

Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 4. Előadás

ALAPFOGALMAK 1. A reláció az program programfüggvénye, ha. Azt mondjuk, hogy az feladat szigorúbb, mint az feladat, ha

Hadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter február 23.

1. előadás: Halmazelmélet, számfogalom, teljes

Analízis I. Vizsgatételsor

Irracionális egyenletek, egyenlôtlenségek

Algoritmuselmélet 18. előadás

6. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 6. előadás Bázis, dimenzió

Analízis előadás és gyakorlat vázlat

Mindent olyan egyszerűvé kell tenni, amennyire csak lehet, de nem egyszerűbbé.

Formális nyelvek - 9.

Determinánsok. A determináns fogalma olyan algebrai segédeszköz, amellyel. szolgáltat az előbbi kérdésekre, bár ez nem mindig hatékony.

10. előadás. Konvex halmazok

Sorozatok, sorok, függvények határértéke és folytonossága Leindler Schipp - Analízis I. könyve + jegyzetek, kidolgozások alapján

8. Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II.

Programkonstrukciók A programkonstrukciók programfüggvényei Levezetési szabályok. 6. előadás. Programozás-elmélet. Programozás-elmélet 6.

Diszkrét matematika 2. estis képzés

1. A k-szerver probléma

VEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER október 15. Irodalom. További ajánlott feladatok

13.1.Állítás. Legyen " 2 C primitív n-edik egységgyök és K C olyan számtest, amelyre " =2 K, ekkor K(") az x n 1 2 K[x] polinomnak a felbontási teste

Online migrációs ütemezési modellek

Algoritmuselmélet. Legrövidebb utak, Bellmann-Ford, Dijkstra. Katona Gyula Y.

Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 3. Előadás

Mindent olyan egyszerűvé kell tenni, amennyire csak lehet, de nem egyszerűbbé. (Albert Einstein) Halmazok 1

Diszkrét matematika 2. estis képzés

DiMat II Végtelen halmazok

10. Előadás. 1. Feltétel nélküli optimalizálás: Az eljárás alapjai

HAMILTON ÚT: minden csúcson PONTOSAN egyszer áthaladó út

SHk rövidítéssel fogunk hivatkozni.

26. MINIMÁLIS KÖLTSÉGŰ UTAK MINDEN CSÚCSPÁRRA

Konjugált gradiens módszer

Algoritmusok bonyolultsága

A szimplex algoritmus

1. Előadás Lineáris programozás

6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének

Gy ur uk aprilis 11.

Halmaz: alapfogalom, bizonyos elemek (matematikai objektumok) Egy halmaz akkor adott, ha minden objektumról eldönthető, hogy

HAMILTON KÖR: minden csúcson PONTOSAN egyszer áthaladó kör. Forrás: (

Alap fatranszformátorok II

Oktatási Hivatal. 1 pont. A feltételek alapján felírhatók az. összevonás után az. 1 pont

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Nemlineáris programozás 2.

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2015/2016-os tanév 1. forduló Haladók III. kategória

MBNK12: Permutációk (el adásvázlat, április 11.) Maróti Miklós

7.4. A programkonstrukciók és a kiszámíthatóság

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei

22. GRÁFOK ÁBRÁZOLÁSA

Ellenőrző kérdések. 36. Ha t szintű indexet használunk, mennyi a keresési költség blokkműveletek számában mérve? (1 pont) log 2 (B(I (t) )) + t

Átírás:

1 Az utazó ügynök problémája Utazó ügynök feladat Adott n számú város és a városokat összekötő utak, amelyeknek ismert a hossza. Adott továbbá egy ügynök, akinek adott városból kiindulva, minden várost végig kell látogatnia úgy, hogy minden várost pontosan egyszer érint, és az út befejeztével visszatér a kiindulási városba. Határozzuk meg az ügynök legrövidebb útját. Vezessük be a következő jelöléseket. Jelölje 1, 2,..., n a városokat és c ij az i-edik és j-edik városokat összekötő út hosszát. Ha a két várost nem köti össze út, akkor legyen c ij = W, ahol W már az előzőekben is alkalmazott megfelelően nagy szám. Legyen { 1, ha az ügynök az i-edik városból a j-edik városba megy, x ij = 0 különben. Végül jelölje tetszőleges Q {1,..., n} halmazra Q az {1,..., n} \ Q halmazt. Akkor a fenti feladat az alábbi, utazó ügynök probléma néven ismert optimumszámítási modellel írható le. n x it = 1 (i = 1,..., n) (1) t=1 n t=1 i Q j Q x tj = 1 (j = 1,..., n) x ij 1 ( = Q {1,..., n}) x ij {0, 1}, (i = 1,..., n; j = 1,..., n) c ij x ij = z min Az első feltételcsoport garantálja, hogy az ügynök minden városból távozik. A második feltételcsoport biztosítja, hogy az ügynök eljut minden városba. Sajnálatos módon a két feltételcsoport megengedi diszjunkt részkörutak kialakulását. Ezt küszöböli ki a harmadik feltételcsoport, amelyben előírjuk, hogy a városok tetszőleges = Q {1,..., n} részhalmazára az ügynök valamely Q-beli városból egy nem Q-beli városba látogat. Ez

2 valóban kizárja a részkörutat, ugyanis a részkörútban szereplő városok halmazát tekintve Q-nak, a harmadik feltételcsoport megfelelő feltétele nem teljesül. Megjegyezzük, hogy az utazó ügynök problémája a korábbi fejezetek terminológiájával összhangban úgy interpretálható, hogy egy minimális hosszúságú, minden csúcspontot tartalmazó irányított körutat kell meghatározni egy adott hálózatban. Az (1) modellel kapcsolatban vegyük észre, hogy a harmadik feltételcsoportban a feltételek száma 2 n 2, ami már viszonylag kicsi n mellett is nagyon sok egyenlőtlenséget eredményez. A feltételek számának csökkentésére a problémának több ekvivalens formalizálása is kidolgozásra került. A következő (2) változatot A. Tucker dolgozta ki 1960-ban. n x it = 1 (i = 1,..., n) t=1 (2) n x tj = 1 (j = 1,..., n) t=1 u i u j + (n 1)x ij n 2 (2 i j n) x ii = 0, x ij {0, 1}, (i = 1,..., n; j = 1,..., n) u i 0 & egész (i = 2,..., n) c ij x ij = z min Az ekvivalencia igazolásához egyrészt azt kell megmutatnunk, hogy diszjunkt részkörutak egyesítése nem elégíti ki a (2) feladat feltételrendszerét. Ezt indirekt bizonyítjuk. Tegyük fel, hogy a feladat valamely ( X, ū) lehetséges megoldására x i1 i 2 = x i2 i 3 =... x ik i 1 = 1 teljesül valamely 1 < k < n egészre. Az általánosság megszorítása nélkül feltehetjük, hogy 1 / {i 1,..., i k }. Mivel ( X, ū) lehetséges megoldás, ezért

3 ū i1 ū i2 + (n 1) x i1 i 2 n 2 ū i2 ū i3 + (n 1) x i2 i 3 n 2. ū ik ū i1 + (n 1) x ik i 1 n 2 teljesül. Összeadva rendre az egyenlőtlenségek bal- és jobboldalait, az alábbi egyenlőtlenségnek kell fennállnia ami 1 < k < n esetén ellentmondás. k(n 1) k(n 2), Másrészt igazolnunk kell, hogy bármely körúthoz létezik a (2) feladatnak egy olyan ( X, ū) lehetséges megoldása, hogy az X által meghatározott élek pontosan a tekintett körutat szolgáltatják. Ehhez tekintsünk egy tetszőleges, az (1, i 2 ), (i 2, i 3 ),..., (i n, 1) éleket tartalmazó körutat. Definiáljuk X-t és ū-t a következők szerint: x 1i2 = x i2 i 3 =... x in1 = 1, x ij = 0 a többi indexpárra, ū it = t (t = 2,..., n). Megmutatjuk, hogy ( X, ū) kielégíti (2) feltételrendszerét. A feltételek teljesülése a harmadik feltételcsoporttól eltekintve nyilvánvaló. Legyen ezek után 2 i j n tetszőleges indexpár. Az ū vektor definíciójából következik, hogy ū i ū j n 2. Másrészt x ij = 1 akkor és csak akkor teljesül, ha i = i r és j = i r+1 valamely 2 r n indexre. De ebben az esetben ū i ū j + (n 1) x ij = r (r + 1) + (n 1) n 2, azaz a harmadik feltételcsoport feltételei rendre teljesülnek, így ( X, ū) lehetséges megoldása (2)-nek. Vizsgáljuk ezek után az (1) feladatot. Az általánosság megszorítása nélkül feltehetjük, hogy az ügynök az 1-gyel jelzett városból indul. Ekkor

4 n 1 számú városba mehet, majd n 2-be, és így tovább. Ebből az következik, hogy a lehetséges megoldások száma (n 1)!. Viszont így rögtön adódik, hogy az (1) feladatnak mindig létezik optimális megoldása. Ezzel kapcsolatban célszerű megjegyezni, hogy amennyiben az i-edik városból nem vezetett út a j-edik városba, akkor ezt a modellben egy W hosszúságú fiktív úttal helyettesítettük. Így, ha optimumértékként W adódik, akkor ez azt jelenti, hogy a városok közötti úthálózat olyan, amely nem teszi lehetővé a körbejárást, azaz a gyakorlati problémának nincs lehetséges megoldása. Vegyük észre, hogy az (1) feladat feltételrendszere csak n-től függ. Így a C n n költségmátrix egyértelműen meghatározza a feladatot. Ennek alapján az (1) feladatra a T SP (C) jelöléssel fogunk hivatkozni. Itt az angol Traveling Salesman Problem név rövidítését használjuk, mely a témakör irodalmában igen széles körben elterjedt. A továbbiakban az egyszerűbb tárgyalás érdekében az X mátrixot körútnak nevezzük, ha minden x ij = 1-re véve az (i, j) élet, az így képezett élek az n-szögpontú teljes gráfban irányított kört alkotnak. Most ismételten használjuk a hozzárendelési feladatok bemutatásánál definiált mátrixok ekvivalenciáját. A tekintett reláció és a TSP kapcsolatát adja meg a következő állítás. segédtétel. Ha C n n D n n, akkor a T SP (C) és T SP (D) feladatok optimális megoldásai megegyeznek. Bizonyítás. Mivel mindkét feladatnak létezik optimális megoldása, ezért az állítás korrekt. Másrészt a tekintett két feladat feltételrendszere azonos, ezért a lehetséges megoldások halmaza közös, amelyet jelöljön L. Továbbá jelölje a T SP (C) és T SP (D) feladatok célfüggvényét rendre z C és z D. Megmutatjuk, hogy van olyan γ konstans, amelyre z C ( X) = z D ( X) + γ teljesül tetszőleges X lehetséges megoldásra. Valóban, mivel C D, ezért vannak olyan α 1,..., α n ; β 1,..., β n konstansok, hogy c ij = d ij + α i + β j teljesül bármely 1 i n, 1 j n indexpárra. De akkor z C ( X) = c ij x ij = (d ij + α i + β j ) x ij = n n n n d ij x ij + α i x ij + β j x ij. j=1 i=1 Mivel X lehetséges megoldás, ezért n j=1 x ij = 1 és n i=1 x ij = 1. De akkor

5 z C ( X) = z D ( X) + α i + β j. Most legyen γ = n i=1 α i + n j=1 β j. Akkor a z C ( X) = z D ( X) + γ egyenlethez jutunk, amely teljesül bármely X lehetséges megoldásra. Ez pontosan azt jelenti, hogy a lehetséges megoldások halmazán a két célfüggvény csak egy additív konstansban tér el egymástól, amiből nyilvánvalóan következik az állítás. következmény. Az optimális megoldás meghatározását illetően elegendő olyan T SP (C) feladatok vizsgálatára szorítkoznunk, amelyekre C 0 teljesül. A fenti következmény alapján a továbbiakban minden hivatkozás nélkül feltételezzük, hogy a vizsgált feladatok célfüggvényegyütthatói rendre nemnegatívak. Az (1) feladattal kapcsolatosan azt is észrevehetjük, hogy amennyiben a harmadik feltételcsoporttól eltekintünk, úgy a hozzárendelési feladathoz jutunk. Ebből viszont következik, hogy (1) tetszőleges X lehetséges megoldása egyben lehetséges megoldása a C költségmátrixú H(C) hozzárendelési feladatnak is. Jelölje (1) lehetséges megoldásainak halmazát L, H(C) lehetséges megoldásainak halmazát S. Akkor L S, és így min{z(x) : X S} min{z(x) : X L}. A kapott egyenlőtlenségből nyilvánvalóan adódnak a következők: (i) ha X optimális megoldása H(C)-nek és X körút, akkor X egyben optimális megoldása T SP (C)-nek is, (ii) ha X optimális megoldása H(C)-nek, akkor z( X) alsó korlátja a T SP (C) feladat optimumértékének. A továbbiakban olyan speciális hozzárendelési feladatok használunk, melyekre kikötjük, hogy bizonyos változóknak 0 értéket, a változók egy másik csoportjának 1 értéket kell felvennie. Ismét I és J jelöli azon változók indexeinek a halmazát, amelyekről kikötjük, hogy értékük 1 illetve 0. Ezen speciális hozzárendelési feladatok jelölésére a (H(C), I, J) jelölést fogjuk használni.

6 A következőkben egy B&B eljárást építünk fel az utazó ügynök probléma megoldására, amelyben a korlátozó függvény definiálására a fentiekben vázolt, a H(C) és T SP (C) feladatok közti kapcsolatot fogjuk kihasználni. Az eljárás felépítését ay általános eljárásnak megfelelően végezzük. Feltételezzük, hogy a C mátrixban c ii = W, (i = 1,..., n) teljesül. I. Az Ω halmaz megadása Legyen Ω a {0, 1} feletti n n mátrixok halmaza. Nyilvánvaló, hogy L Ω, továbbá Ω = 2 n2, így Ω rendelkezik a kívánt tulajdonságokkal. II. A ϕ szétválasztási és a g korlátozó függvények megadása Elsőként a függvényeket az Ω halmazon definiáljuk. Legyen g(ω) a H(C) hozzárendelési feladat optimumértéke. A ϕ(ω) definiálásához pedig különböztessük meg az alábbi két esetet. (a) Ha H(C) optimális megoldása körút, akkor ez optimális megoldása a T SP (C) feladatnak is. Így z felveszi az optimumértéket és Ω nem lesz élő levél, azaz Ω / F 0. De akkor nem kell a ϕ függvényt az Ω halmazon definiálni. (b) Ha a H(C) feladat X optimális megoldása nem körút, akkor X diszjunkt részkörökből áll. Legyen ezek közül az (i 1, i 2 ),..., (i k 1, i k ), (i k, i 1 ) éleket tartalmazó részkörút minimális elemszámú, és tekintsük a következő halmazokat: Ω (0) = {X : X Ω & x i1 i 2 =... = x ik i 1 = 1}, Ω (1) = {X : X Ω & x i1 i 2 = 0}, Ω (2) = {X : X Ω & x i2 i 3 = 0 & x i1 i 2 = 1},. Ω (k) = {X : X Ω & x ik i 1 = 0 & x i1 i 2 =... = x ik 1 i k = 1}. Egyszerűen beláthatók a következők: (1) az Ω (0), Ω (1),..., Ω (k) halmazok a felbontandó halmaznak (jelenleg Ω) egy valódi osztályozását alkotják, (2) bármely 1 i k indexre az Ω (i) definíciójában 1 értékkel szereplő változóknak megfelelő élekből álló gráf nem tartalmaz részkörutat, (3) Ω (0) L =. Definiáljuk ϕ(ω)-t a következők szerint. Legyen

7 ϕ(ω) = {Ω (0), Ω (1),..., Ω (k) }. A ϕ függvény definícióját úgy fogjuk kiterjeszteni, hogy az (1),(2),(3) tulajdonságok érvényben maradjanak. A továbbiakban az osztályozások osztályainak leírására azt a technikát fogjuk használni, hogy az I, J halmazokban megadjuk azon változók indexeit, amelyek értéke rögzített. Például Ω (2) = Ω I,J, ahol I = {(i 1, i 2 )}, J = {(i 2, i 3 )}. A rögzített értékű változókat kötött változóknak, a többi változót pedig szabad változóknak fogjuk nevezni Ω I,J -re vonatkozóan. Végül speciálisan azokat az osztályokat, amelyekről tudjuk, hogy nem tartalmaznak körutat (Ω felbontásánál Ω (0) ), lássuk el -gal. Ezek után kiterjesztjük a ϕ és g függvények értelmezését. A g korlátozó függvény definiálásához tekintsük a B&B-fában valamely élő levél leszármazottját. Ha a tekintett osztály -gal lett ellátva, akkor g rendelje ehhez a részhalmazhoz a W korlátot. Ellenkező esetben jelölje a tekintett osztályt Ω I,J. Ekkor a (H(C), I, J) hozzárendelési feladat bármely lehetséges megoldása eleme Ω I,J -nek, továbbá bármely olyan körút, amelyben az I-ben szereplő indexekre a változók értéke 1, valamint a J-ben szereplő indexekre a változók értéke 0, lehetséges megoldása (H(C), I, J)-nek. Viszont így a (H(C), I, J) feladat z optimumértékére z min{z(x) : X L Ω I,J } teljesül, amennyiben L Ω I,J. Ennek alapján definiáljuk g(ω I,J )-t a következők szerint: (H(C), I, J) optimuma, ha Ω I,J > 1, g(ω I,J ) = z( X), ha Ω I,J = { X} és X körút, W különben. A ϕ függvény definíciójának kiterjesztéséhez tekintsük a B&B-fa egy élő Ω I,J levelét. Mivel Ω I,J élő levél, ezért I + J < n 2 n, (H(C), I, J) optimuma kisebb, mint W, továbbá (H(C), I, J) optimális megoldása nem körút. (Ellenkező esetben a levél lezárásra kerülne.) De akkor (H(C), I, J) optimális megoldása diszjunkt részkörutak uniója. Válasszunk ezen részkörutak közül egy minimális elemszámút. Jelölje K a választott részkörúthoz tartozó változók indexeinek a halmazát. Akkor K nemüres halmaz, K J =, és a (2) tulajdonság miatt K I. Legyen K \ I = {(i 1, j 1 ),..., (i r, j r )}. Mivel (K\I) J = és (K\I) I =, ezért bármely x is j s (1 s r) változó

8 szabad változó lesz Ω I,J -re vonatkozóan. Képezzük ezek után a következő halmazokat: Ω I0,J 0 = {X : X Ω I,J & x i1 j 1 =... = x irj r = 1}, Ω I1,J 1 = {X : X Ω I,J & x i1 j 1 = 0}, Ω I2,J 2 = {X : X Ω I,J & x i2 j 2 = 0 & x i1 j 1 = 1},. Ω Ir,J r = {X : X Ω I,J & x ir j r = 0 & x i1 j 1 =... = x ir 1 j r 1 = 1}. Mivel x it j t (1 t r) szabad változók Ω I,J -re vonatkozóan, ezért a fenti halmazok az Ω I,J halmaznak egy valódi osztályozását alkotják. Nyilvánvaló, hogy Ω I0,J 0 L =, ugyanis Ω I0,J 0 minden eleme tartalmazza a kiválasztott minimális elemszámú részkörutat, mint részgráfot. Most legyen 0 t r tetszőleges egész. Jelölje G t = (N, E t ) azt a gráfot, amelyre (i, j) E t akkor és csak akkor teljesül, ha (i, j) I t, ahol N = {1,..., n}. Ekkor G 0 tartalmazza a kiválasztott minimális elemszámú részkörutat és más részkörutat nem tartalmaz. Másrészt bármely 1 t r indexre G t előállítható G 0 -ból úgy, hogy G 0 egyetlen részkörútjából elhagyunk egy vagy több élet. De akkor G t nem tartalmaz részkörutat. Ez pontosan azt jelenti, hogy az Ω It,J t -ben 1 értékkel rögzített változóknak megfelelő élek nem alkotnak részkörutat bármely 1 t r indexre. Következésképp, a definiált halmazok rendelkeznek az (1),(2),(3) tulajdonságokkal. Legyen ezek után ϕ(ω I,J ) = {Ω I0,J 0, Ω I1,J 1,..., Ω Ir,J r }. A ϕ és g függvények definíciójából következik, hogy rendelkeznek a kívánt tulajdonságokkal. III. Faépítési stratégia Azt a korábban már megismert stratégiát fogjuk alkalmazni, miszerint egy minimális korláttal rendelkező levelet választunk a faépítés során.