Criss-cross algoritması - Criss-cross algorithm

Üç boyutlu bir küp
Criss-cross algoritması, sayfanın 8 köşesini de ziyaret eder. Klee – Minty küp en kötü durumda. Ortalama olarak 3 ek köşeyi ziyaret eder. Klee – Minty küpü, burada gösterilen küpün bir karışıklığıdır.

İçinde matematiksel optimizasyon, çaprazlama algoritması herhangi bir aile algoritmalar için doğrusal programlama. Çaprazlama algoritmasının varyantları ayrıca daha genel problemleri çözer. doğrusal eşitsizlik kısıtlamaları ve doğrusal olmayan nesnel işlevler; çapraz algoritmalar var doğrusal kesirli programlama sorunlar[1][2] ikinci dereceden programlama sorunlar ve doğrusal tamamlayıcılık problemleri.[3]

Gibi simpleks algoritması nın-nin George B. Dantzig çaprazlama algoritması bir polinom zaman algoritması doğrusal programlama için. Her iki algoritma da ikisini de ziyaret ederD a'nın köşeleri (tedirgin) küp boyuttaD, Klee – Minty küp (sonra Victor Klee ve George J. Minty ), içinde En kötü durumda.[4][5] Ancak, rastgele bir köşede başlatıldığında, çaprazlama algoritması ortalamada sadece ziyaretlerD ek köşeler.[6][7][8] Böylece, üç boyutlu küp için, algoritma en kötü durumda 8 köşenin tamamını ve ortalama olarak tam olarak 3 ek köşeyi ziyaret eder.

Tarih

Criss-cross algoritması bağımsız olarak yayınlandı. Tamas Terlaky[9] ve Zhe-Min Wang tarafından;[10] ilgili algoritmalar diğer yazarların yayınlanmamış raporlarında yer aldı.[3]

Doğrusal optimizasyon için simpleks algoritması ile karşılaştırma

İkinci aşamasında, simpleks algoritması Nihayet optimum seviyeye ulaşana kadar politopun kenarları boyunca sürünür tepe. çaprazlama algoritması köşelerle ilişkili olmayan tabanları dikkate alır, böylece bazı yinelemeler iç nokta algoritmaları gibi uygulanabilir bölgenin; çaprazlama algoritması da sahip olabilir olurlu tekrarlar dışarıda uygulanabilir bölge.

Doğrusal programlamada, çaprazlama algoritması bir dizi baz arasında döner ancak simpleks algoritması nın-nin George Dantzig. Simpleks algoritması ilk olarak bir "ilkel-) uygun temeli bulur"birinci aşama problem ";" ikinci aşama "da, simpleks algoritması bir temel dizi arasında döner mümkün çözümler, böylece amaç işlevi her bir pivotta azalmaz, optimal çözüm olduğunda sona erer (ayrıca nihayet "ikili uygulanabilir" bir çözüm bulur).[3][11]

Çaprazlama algoritması, simpleks algoritmasından daha basittir, çünkü çaprazlama algoritmasının yalnızca bir aşaması vardır. Döndürme kuralları, Bland'ın en az endeksli pivot kuralı.[12] Mülayim kuralı sadece kullanır işaretler katsayılarının (gerçek sayı) sırası uygun pivotlara karar verirken. Bland kuralı, uygun pivotların gerçek sayı sıralaması kullanarak, azaltılmış maliyetlerin değerlerini karşılaştırarak bir giriş değişkenini seçer.[12][13] Bland kuralından farklı olarak, çaprazlama algoritması "tamamen kombinatoryaldir", bir giriş değişkeni ve bir çıkış değişkeni, gerçek sayı sıralaması yerine yalnızca katsayıların işaretlerini dikkate alarak seçer.[3][11] Criss-cross algoritması, temel sonuçların yapıcı kanıtlarını sağlamak için uygulanmıştır. gerçek lineer Cebir, benzeri Farkas lemması.[14]

Çoğu simpleks varyantı amaç açısından monoton olsa da (kesinlikle dejenere olmayan durumda), çaprazlama algoritmasının çoğu varyantı, pratikte bir dezavantaj olabilecek monoton bir liyakat fonksiyonuna sahip değildir.

Açıklama

Çaprazlama algoritması, standart bir pivot tablo (veya revize edilmiş simpleks yöntemi gibi uygulanırsa bir tablonun anında hesaplanan bölümleri) üzerinde çalışır. Genel bir adımda, tablo birincil veya ikili mümkün değilse, bir dizin seçim kuralı kullanarak pivot satır / sütun olarak mümkün olmayan satırlardan / sütunlardan birini seçer. Önemli bir özellik, seçimin uygulanabilir olmayan indislerin birleşimi üzerinden yapılması ve algoritmanın standart versiyonunun sütun ve satır indekslerini (yani satırlardaki temel sütun indekslerini) ayırt etmemesidir. Bir satır seçilirse, algoritma, ikili tip bir pivot için bir konumu tanımlamak için dizin seçim kuralını kullanırken, bir sütun seçilirse, bir satır konumu bulmak için dizin seçim kuralını kullanır ve bir ilkel tip pivotu gerçekleştirir.

Hesaplama karmaşıklığı: En kötü ve ortalama durumlar

Khachiyan'ın en kötü durum hesaplama karmaşıklığı elipsoidal algoritma bir polinomdur. çaprazlama algoritması üstel karmaşıklığa sahiptir.

zaman karmaşıklığı bir algoritma sayısını sayar Aritmetik işlemler algoritmanın problemi çözmesi için yeterli. Örneğin, Gauss elimine etme gerektirir emri D3 operasyonlar ve dolayısıyla polinom zaman karmaşıklığına sahip olduğu söylenir, çünkü karmaşıklığı bir ile sınırlıdır kübik polinom. Polinom zaman karmaşıklığına sahip olmayan algoritma örnekleri vardır. Örneğin, Gauss eliminasyonunun genellemesi Buchberger algoritması karmaşıklığı nedeniyle problem verilerinin üstel bir fonksiyonuna sahiptir ( polinomların derecesi ve değişkenlerin sayısı çok değişkenli polinomlar ). Üstel işlevler sonunda polinom işlevlerinden çok daha hızlı büyüdüğünden, üstel bir karmaşıklık, bir algoritmanın büyük problemlerde yavaş performansa sahip olduğu anlamına gelir.

Doğrusal programlama için çeşitli algoritmalar—Haçiyan 's elipsoidal algoritma, Karmarkar 's projektif algoritma, ve merkezi yol algoritmaları — Polinom zaman karmaşıklığına sahiptir ( En kötü durumda ve böylece ortalamada ). Elipsoidal ve projektif algoritmalar, çaprazlama algoritmasından önce yayınlandı.

Bununla birlikte, Dantzig'in simpleks algoritması gibi, çaprazlama algoritması değil doğrusal programlama için polinom zamanlı bir algoritma. Terlaky'nin çapraz algoritması, tüm 2D boyut olarak (tedirgin) bir küpün köşeleriDRoos'un bir makalesine göre; Roos'un makalesi, Klee –Bir yapının küçük yapısı küp simpleks algoritmasının 2 aldığıD adımlar.[3][4][5] Simpleks algoritması gibi, çaprazlama algoritması da en kötü durumda üç boyutlu küpün 8 köşesini ziyaret eder.

Küpün rastgele bir köşesinde başlatıldığında, çapraz algoritma yalnızcaD ancak Fukuda ve Namiki tarafından yazılan 1994 tarihli bir makaleye göre ek köşeler.[6][7] Önemsiz bir şekilde, simpleks algoritması ortalama olarakD küp için adımlar.[8][15] Tek yönlü algoritma gibi, çaprazlama algoritması da ortalama olarak üç boyutlu küpün tam olarak 3 ek köşesini ziyaret eder.

Varyantlar

Çaprazlama algoritması, doğrusal programlama problemlerinden daha genel problemleri çözmek için genişletilmiştir.

Doğrusal kısıtlamalara sahip diğer optimizasyon sorunları

Doğrusal programlama için çapraz algoritmanın varyantları vardır. ikinci dereceden programlama ve için doğrusal tamamlayıcılık sorunu "yeterli matrisler" ile;[3][6][16][17][18][19] tersine, doğrusal tamamlayıcılık problemleri için, çaprazlama algoritması yalnızca matrisin yeterli bir matris olması durumunda sonlu olarak sona erer.[18][19] Bir yeterli matris hem bir genellemedir pozitif tanımlı matris ve bir P-matrisi, kimin asıl küçükler her biri olumlu.[18][19][20] Criss-cross algoritması aşağıdakiler için de uyarlanmıştır: doğrusal kesirli programlama.[1][2]

Köşe numaralandırma

Criss-cross algoritması bir algoritmada kullanılmıştır: bir politopun tüm köşelerini saymak tarafından yayınlanan David Avis ve 1992'de Komei Fukuda.[21] Avis ve Fukuda,v köşeleri çokyüzlü dejenere olmayan bir sistem tarafından tanımlanmıştırn doğrusal eşitsizlikler içindeD boyutları (veya iki kezv yönler of dışbükey örtü nın-ninn puanD her fasetin tam olarak içerdiği boyutlarD verilen puanlar) zamanındaÖ (nDv) ve O (nD) Uzay.[22]

Odaklı matroidler

maksimum akış min-kesim teoremi bir ağdaki maksimum akışın tam olarak minimum kesim kapasitesiyle aynı olduğunu belirtir. Bu teorem, yönelimli matroidler için çapraz çapraz algoritma kullanılarak kanıtlanabilir.

Criss-cross algoritması genellikle şu teorisi kullanılarak incelenir: yönelimli matroidler (OM'ler), bir kombinatoryal doğrusal optimizasyon teorisinin soyutlanması.[17][23] Aslında, Bland'ın dönme kuralı, yönelimli matroid teorisi üzerine önceki makalelerine dayanıyordu. Bununla birlikte, Bland'ın kuralı, bazı yönelimli matroid doğrusal programlama problemleri üzerinde döngüyü gösterir.[17] Doğrusal programlama için ilk tamamen kombinatoryal algoritma, Michael J. Todd.[17][24] Todd'un algoritması yalnızca yönlendirilmiş matroidler ayarında doğrusal programlama için değil, aynı zamanda ikinci dereceden programlama problemleri ve doğrusal tamamlayıcılık problemleri.[17][24] Todd'un algoritması maalesef belirtmek için bile karmaşık ve sonlu yakınsama kanıtları biraz karmaşık.[17]

Criss-cross algoritması ve sonlu sonlandırmanın kanıtı basitçe ifade edilebilir ve yönlendirilmiş matroidlerin ayarını kolayca genişletebilir. Algoritma aşağıdakiler için daha da basitleştirilebilir: doğrusal fizibilite problemleribunun için doğrusal sistemler ile negatif olmayan değişkenler; bu sorunlar yönelimli matroidler için formüle edilebilir.[14] Çaprazlama algoritması, doğrusal programlamadan daha karmaşık olan problemler için uyarlanmıştır: İkinci dereceden programlama problemi ve doğrusal tamamlayıcılık problemi için de yönlendirilmiş matroid varyantları vardır.[3][16][17]

Özet

Criss-cross algoritması, doğrusal programlama için basitçe ifade edilen bir algoritmadır. Doğrusal programlama için ikinci tam kombinatoryal algoritmaydı. Bazı (gerçekleştirilemez) yönelimli matroidler üzerinde Bland döngülerinin kısmen kombinatoryal simpleks algoritması. İlk tam kombinatoryal algoritma Todd tarafından yayınlandı ve aynı zamanda simpleks algoritması gibi, ilk uygulanabilir temel oluşturulduktan sonra fizibiliteyi koruyor; ancak Todd'un kuralı karmaşıktır. Çaprazlama algoritması simpleks benzeri bir algoritma değildir, çünkü fizibilitesini korumasına gerek yoktur. Bununla birlikte, çaprazlama algoritması polinom zaman karmaşıklığına sahip değildir.

Araştırmacılar, doğrusal-kesirli programlama dahil olmak üzere birçok optimizasyon problemi için çapraz algoritmayı genişletti. Çaprazlama algoritması, yönelimli matroidler ayarında bile ikinci dereceden programlama problemlerini ve doğrusal tamamlayıcılık problemlerini çözebilir. Genelleştirildiğinde bile çaprazlama algoritması basitçe ifade edilmiş olarak kalır.

Ayrıca bakınız

  • Jack Edmonds (kombinatoryal optimizasyonun öncüsü ve yönelimli matroid teorisyeni; Komei Fukuda'nın doktora danışmanı)

Notlar

  1. ^ a b Illés, Szirmai ve Terlaky (1999)
  2. ^ a b Stancu-Minasian, I.M. (Ağustos 2006). "Kesirli programlamanın altıncı bibliyografyası". Optimizasyon. 55 (4): 405–428. doi:10.1080/02331930600819613. BAY  2258634.
  3. ^ a b c d e f g Fukuda ve Terlaky (1997)
  4. ^ a b Roos (1990)
  5. ^ a b Klee, Victor; Darphane George J. (1972). "Tek yönlü algoritma ne kadar iyi?". Shisha'da, Oved (ed.). Eşitsizlikler III (Theodore S. Motzkin'in anısına ithafen 1-9 Eylül 1969, Los Angeles, California Üniversitesi'nde düzenlenen Eşitsizlikler üzerine Üçüncü Sempozyum Bildirileri). New York-Londra: Academic Press. s. 159–175. BAY  0332165.CS1 bakimi: ref = harv (bağlantı)
  6. ^ a b c Fukuda ve Terlaky (1997, s. 385)
  7. ^ a b Fukuda ve Namiki (1994, s. 367)
  8. ^ a b Tek yönlü algoritma ortalama alırD küp için adımlar. Borgwardt (1987): Borgwardt, Karl-Heinz (1987). Tek yönlü yöntem: Olasılık analizi. Algoritmalar ve Kombinatorikler (Çalışma ve Araştırma Metinleri). 1. Berlin: Springer-Verlag. s. xii + 268. ISBN  978-3-540-17096-9. BAY  0868467.CS1 bakimi: ref = harv (bağlantı)
  9. ^ Terlaky (1985) ve Terlaky (1987)
  10. ^ Wang (1987)
  11. ^ a b Terlaky ve Zhang (1993)
  12. ^ a b Mülayim, Robert G. (Mayıs 1977). "Tek yönlü yöntem için yeni sonlu pivot kuralları". Yöneylem Araştırması Matematiği. 2 (2): 103–107. doi:10.1287 / bağlama.2.2.103. JSTOR  3689647. BAY  0459599.CS1 bakimi: ref = harv (bağlantı)
  13. ^ Mülayim kuralı aynı zamanda Katta G. Murty tarafından önerilen en düşük endeks kuralıyla da ilgilidir. doğrusal tamamlayıcılık problemi, göre Fukuda ve Namiki (1994).
  14. ^ a b Klafszky ve Terlaky (1991)
  15. ^ Daha genel olarak, simpleks algoritması için beklenen adım sayısı ile orantılıdır.D doğrusal programlama problemleri için Öklid birim küre Borgwardt ve tarafından kanıtlandığı üzere Smale.
  16. ^ a b Fukuda ve Namiki (1994)
  17. ^ a b c d e f g Björner, Anders; Las Vergnas, Michel; Sturmfels, Bernd; Beyaz, Neil; Ziegler, Günter (1999). "10 Doğrusal programlama". Odaklı Matroidler. Cambridge University Press. sayfa 417–479. doi:10.1017 / CBO9780511586507. ISBN  978-0-521-77750-6. BAY  1744046.
  18. ^ a b c den Hertog, D .; Roos, C .; Terlaky, T. (1 Temmuz 1993). "Doğrusal tamamlayıcılık sorunu, yeterli matrisler ve çaprazlama yöntemi" (PDF). Doğrusal Cebir ve Uygulamaları. 187: 1–14. doi:10.1016/0024-3795(93)90124-7.
  19. ^ a b c Csizmadia, Zsolt; Illés, Tibor (2006). "Yeterli matrisler ile doğrusal tamamlayıcılık problemleri için yeni çapraz tip algoritmalar" (pdf). Optimizasyon Yöntemleri ve Yazılımları. 21 (2): 247–266. doi:10.1080/10556780500095009. BAY  2195759.
  20. ^ Cottle, R.W.; Pang, J.-S .; Venkateswaran, V. (Mart – Nisan 1989). "Yeterli matrisler ve doğrusal tamamlayıcılık problemi". Doğrusal Cebir ve Uygulamaları. 114–115: 231–249. doi:10.1016/0024-3795(89)90463-1. BAY  0986877.
  21. ^ Avis ve Fukuda (1992, s. 297)
  22. ^ v basit bir düzenlemede köşelern hiper düzlemler içindeD boyutlar O (n2Dv) zaman ve O (nD) uzay karmaşıklığı.
  23. ^ Teorisi yönelimli matroidler tarafından başlatıldı R. Tyrrell Rockafellar. (Rockafellar 1969 ):

    Rockafellar, R. T. (1969). "Bir alt uzayın temel vektörleri (1967)" (PDF). İçinde R. C. Bose ve T. A. Dowling (ed.). Kombinatoryal Matematik ve Uygulamaları. Kuzey Carolina Üniversitesi Olasılık ve İstatistik Monograf Serisi. Chapel Hill, Kuzey Karolina: Kuzey Karolina Üniversitesi Yayınları. sayfa 104–127. BAY  0278972. PDF yeniden yazdırma.

    Rockafellar, daha önceki çalışmalardan etkilenmiştir. Albert W. Tucker ve George J. Minty. Tucker ve Minty, Dantzig'in simpleks algoritmasının pivotlama işlemleriyle ortaya çıkan matrislerin işaret desenlerini incelemişlerdi.

  24. ^ a b Todd, Michael J. (1985). "Yönlendirilmiş matroidlerde doğrusal ve ikinci dereceden programlama". Kombinatoryal Teori Dergisi. B Serisi 39 (2): 105–133. doi:10.1016/0095-8956(85)90042-5. BAY  0811116.

Referanslar

Dış bağlantılar