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Matching问题构成了一类重要的NP难问题.此类问题在诸多领域中有着重要的应用,如调度、代码优化等领域.对于加权3D-matching问题,通过深入分析问题的结构特性,可以转化成加权3D-matching augmentation问题进行求解,即从一个最大加权的k-matching着手构造权值最大的(k+1)-matching.从问题的特殊结构特性出发,给出了加权3D-matching augmentation问题特有的性质: k- matching中存在2列使得该2列至少有2k/3元素被包含在(k+1)-matching中所对应的2列中.基于给出的性质,通过运用color-coding和动态规划技术,给出了一个时间复杂度为O* (4.823k)的参数算法,最终求解加权3D-matching问题.该算法较目前文献中的最好结果O* (5.473k)有了极大的改进. 相似文献
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Set Cover和Hitting Set问题是两个重要的W[2]完全问题。Set Cover问题在大规模集成电路设备的测试和人员调度等领域有着广泛的应用,Hitting Set问题在生物计算等领域有着重要的应用。在引入参数计算和复杂性理论后,Set Cover和Hitting Set问题再次成为研究的热点。首先介绍Set Cover和Hitting Set的各种分类问题及其定义,并对各种分类问题的计算复杂性和相关算法的研究进展加以分析总结,给出(k,h)-Set Cover和(k,d)-Set Cover问题的复杂性证明。最后总结全文并提出进一步研究的方向。 相似文献
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Packing和Matching问题是一类重要的NP难解问题,该类问题的参数算法和核心化研究受到了人们广泛的关注.主要研究了加权3-SetPacking的核心化算法.对于加权3-SetPacking问题,基于对问题结构的深入分析,提出并证明了2个简化规则.首先限定加权3-SetPacking问题实例中包含给定2个元素的集合的个数,然后在限定问题实例中包含1个给定元素的集合的个数.基于对集合个数的限定,得到问题实例中总的集合个数的上界.并基于上述性质得到2个简化规则,可得到加权3-SetPacking问题大小为27k3-36k2+12k的核,该核心化结果是加权3-SetPacking问题的首个核心化结果.得到的加权3-SetPacking的核心化过程同样适用于加权3D-Matching问题的核化,可得到与加权3-SetPacking问题同样大小的问题核. 相似文献
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Set Packing问题起源于分割问题的应用,是在强约束条件对元素进行划分。在复杂性理论中,此问题是一类重要的NP难问题,被广泛应用于调度、代码优化和生物信息学等领域。特别是在参数计算理论产生后,此问题再次成为研究的热点问题。依据所研究问题的差异,本文将Set Packing问题分成5类,并给出了具体的定义。在此基础上,分别介绍了求解这5类问题的相关算法,着重分析和比较了参数算法中所运用的各项技术,并提出了该问题算法研究的一些发展方向。 相似文献
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加权3-Set Packing 的改进算法 总被引:1,自引:0,他引:1
Packing 问题构成了一类重要的NP 难问题.对于加权3-Set Packing 问题,把问题转化成加权3-Set Packing
Augmentation 问题进行求解,即主要讨论如何从一个已知的最大加权k-packing 求得一个权值最大的(k+1)-packing.
通过对问题结构的分析,结合Color-Coding 技术,首先给出了一种时间复杂度为O*(10.63k)的参数算法,极大地改进了目前文献中的最好结果O*(12.83k).通过对(k+1)-packing 结构的进一步分析,利用集合划分技术将上述结果降到O*(7.563k). 相似文献
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On Unknown Small Subsets and Implicit Measures: New Techniques for Parameterized Algorithms 下载免费PDF全文
Parameterized computation is a recently proposed alternative approach to dealing with NP-hard problems.Developing efficient parameterized algorithms has become a very active research area in the current research in theoretical computer science. In this paper, we investigate a number of new algorithmic techniques that were proposed and initiated by ourselves in our research in parameterized computation. The techniques have proved to be very useful and promising,and have led to improved parameterized algorithms for many well-known NP-hard problems. 相似文献