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Introdução à NP-completude

Introdução à NP-completude. Katia S. Guimarães katia@cin.ufpe.br. Problemas NP-Completos. Há muitos problemas com aplicações práticas importantes para os quais não se conhece algoritmos polinomiais. Esse problemas são chamados intratáveis . Dentre os problemas intratáveis podemos

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Introdução à NP-completude

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  1. Introdução à NP-completude Katia S. Guimarães katia@cin.ufpe.br katia@cin.ufpe.br

  2. Problemas NP-Completos Há muitos problemas com aplicações práticas importantes para os quais não se conhece algoritmos polinomiais. Esse problemas são chamados intratáveis. Dentre os problemas intratáveis podemos citar muitas aplicações inadiáveis. katia@cin.ufpe.br

  3. Problemas NP-Completos Problemas Intratáveis: - Gerenciamento de filas para uso de CPU (escalonamento) - Gerenciamento de memória (fragmentação) - Árvore geradora de grau limitado (Proj. redes) - Árvore geradora de diâmetro limitado (Redes) - Caminho Hamiltoniano - Caixeiro Viajante (TSP) - Localização de recursos em Sist. Distribuídos. katia@cin.ufpe.br

  4. Problemas NP-Completos Informalmente, problemas intratáveis são aqueles para os quais o melhor limite inferior conhecido é polinomial, enquanto que o melhor algoritmo conhecido é exponencial. Problemas intratáveis polinomial exponencial katia@cin.ufpe.br

  5. ABSTRAINDO O GRAU DO POLINÔMIOE A BASE DA FUNÇÃO EXPONENCIAL Antes, nós desejávamos nos abstrair das constantes aditivas e multiplicativas. Para expressarmos esta abstração formalmente, introduzimos os conceitos de (f), (f) e (f). Como não sabemos se os problemas intratáveis estão na classe dos polinomiais (n^c) ou dos exponenciais (c^n), vamos querer nos abstrair de qual seja o grau do polinômio ou a base da função exponencial. Queremos saber somente a qual destas duas classes o problema pertence. katia@cin.ufpe.br

  6. Problemas de Decisão Para simplificar as definições, trataremos apenas de problemas de decisão, ou seja, problemas cuja solução é “SIM” ou “NÃO”. Ex: Entrada:G(V,E), x1, x2, ..., xkV, C   Saída:Existe em G um caminho passando por todos os vértices xi dados, cujo custo seja no máximo C? katia@cin.ufpe.br

  7. Problemas de Decisão Se um problema P não é de decisão (Ex: Qual o custo do menor caminho passando pelos vértices dados?), então existe um problema de decisão que ajudará a resolver o problema P em tempo igual ao tempo de resolver o problema de decisão correspondente, a menos de um fator polinomial. katia@cin.ufpe.br

  8. Problemas NP-completos Para podermos definir formalmente a classe NP-completo, vamos antes apresentar duas outras classes de problemas: - Classe NP - Classe NP-difícil NP-completo = NPNP-difícil katia@cin.ufpe.br

  9. Problemas NP NP é uma classe de problemas para os quais existe um algoritmopolinomial, embora não determinístico (daí o NP). (Note que esta classe inclui os problemas polinomiais.) polinomial Algoritmo NP katia@cin.ufpe.br

  10. Algoritmos Não-determinísticos Um algoritmo é não-determinístico se ele é escrito numa linguagem não-determinística: - Contém todos os comandos de uma linguagem regular, e - Contém um comando salto-nd Os problemas com algoritmos polinomiais também pertencem à classe NP, pois estes algoritmos usam uma linguagem não-determinística, embora sem lançar mão do comando salto-nd. katia@cin.ufpe.br

  11. Algoritmos Não-determinísticos Um algoritmo não-determinístico para um problema de decisão responde “SIM” se existe pelo menos uma maneira de fazer escolhas de execução nos salto-nd de forma que a resposta do algoritmo seja “SIM”, e “NÃO”, caso todas as combinações de escolhas de execução nos salto-nd levem a uma resposta “NÃO”. katia@cin.ufpe.br

  12. Problema CLIQUE ENTRADA: - G(V, E), um grafo não-direcionado e sem peso nas arestas, e - k , um número natural, k |V| SAÍDA: - Existe em G um subgrafo completo com k vértices? katia@cin.ufpe.br

  13. Algoritmo NP para CLIQUE Algoritmo CLIQUE (G(V, E), k) Para cada v V faça /* Decidir se escolhido */ salto-nd { escolhido [v]  true; escolhido [v]  false } /* Vértices escolhidos formam um clique? */ forma-clique true; Para cada v V faça se escolhido [v] então /* v tem k-1 vizinhos marcados? */ cont 0; para todo w  Adj(v) faça se escolhido [w] então cont cont + 1; se contk -1 então forma-clique false; Output (forma-clique). katia@cin.ufpe.br

  14. Algoritmo NP para CLIQUE Custo do Algoritmo CLIQUE T(n) = [n] + [n + |E|] Note que - Se existir um clique no grafo G, então existe uma seqüência de escolhas nos comandos salto-nd que levam a uma resposta “SIM”. - Se não existir um clique em G, a verificação irá forçar o “NÃO”. katia@cin.ufpe.br

  15. Problemas NP-difíceis A classe dos problemas NP-difíceis contém os problemas de complexidade maior ou igual à do problema SATisfatibilidade. S A T polinomial Algoritmo NP katia@cin.ufpe.br

  16. Redução Polinomial A maneira de mostrar que a complexidade de SAT é um limite inferior para a com- plexidade de um problema P é fazer uma redução polinomial de SAT a este problema P, ou seja, definir uma solução para SAT usando uma solução para P como “caixa preta”. katia@cin.ufpe.br

  17. Redução Polinomial Formalmente, redução polinomial de um problema P* a um outro problema P, é um algoritmo polinomial que transforma uma instância x de P* em um instância y de P, de forma que: P*(x) = “SIM” se e somente se P(y) =“SIM”. katia@cin.ufpe.br

  18. Redução Polinomial A complexidade de SAT é um limite inferior para a complexidade do problema P porque se o problema P for resolvido em tempo polinomial, o problema SAT também poderá ser resolvido em tempo polinomial. x SAT Redução Polinomial Algoritmo Polinomial para P y inst. de P x inst. de SAT (sse) y P Algoritmo polinomial para SAT katia@cin.ufpe.br

  19. Problema SAT Entrada: Expressão booleana , na Forma Normal Conjuntiva (FNC), ou seja, uma conjunção de disjunções. Saída: Existe uma valoração das variáveis de  de forma que  seja verdadeira? Ex:  = (x  y  z)  (x  y  z)  (x  y  z) A resposta para  é “SIM” ( x=1, y=1, z=0 ) katia@cin.ufpe.br

  20. Redução de SAT a Clique Algoritmo polinomial para, dada uma expressão booleana na FNC, , (instância de SAT), gerar um grafo G(V,E) e um natural k |V| tal que:  é satisfatível sse existe um k-clique em G. Algoritmo para gerar G(V,E) e k: Seja  = c1 c2  ...  cm V {vi j, onde i é a cláusula e j é a variável } E  { (vi j, v k l), onde i  k e vi j  v k l }. katia@cin.ufpe.br

  21. Redução de SAT a Clique Exemplo:  = ( x  y  z)  (x y z)  (y z) x x y y y z z z katia@cin.ufpe.br

  22. Redução de SAT a Clique 1. O algoritmo de redução é polinomial. O número de vértices gerados é menor que o tamanho da entrada (número de símbolos na expressão booleana). O número de arestas geradas é limitado superiormente por |V| x |V|. katia@cin.ufpe.br

  23. Redução de SAT a Clique 2.  é satisfatível sse existe um k-clique em G. Se  é satisfatível, então existe uma valora ção das variáveis em  que faz  verdadeira. Como  está na FNC, há pelo menos um literal em cada cláusula com valor verdadeiro. Considere os vértices V de G que correspondem a estes literais. O subgrafo gerado G[V] é um m-clique. katia@cin.ufpe.br

  24. Redução de SAT a Clique 2.  é satisfatível sse existe um k-clique em G.  Se existe um m-clique no grafo criado na redução, então, por construção de G, temos que: 1. Cada um dos vértices deve corresponder a um literal de uma cláusula diferente, e 2. As valorações destes literais não podem se contradizer. É possível valorar as variáveis corrresps a estes literais de forma a tornar  verdadeira (as demais variáveis podem tomar qualquer valor). Logo,  é satisfatível. katia@cin.ufpe.br

  25. A Classe NP-Completo Como dissemos inicialmente, NP-completo = NPNP-difícil S A T polinomial Algoritmo NP katia@cin.ufpe.br

  26. Classe NP-Completo - Abordagens Há uma série de técnicas para lidar com problemas NP-completos. Dependendo da situação, algumas são mais adequadas do que outras. Ex. - Algoritmos de Aproximação - Programação Dinâmica (Pseudo-polin.) - Algoritmos Randômicos katia@cin.ufpe.br

  27. Algoritmos de Aproximação Ex. Problema Bin-Packing Entrada: Números 0 < x < 1 Saída: Quantos bins de capacidade 1 são necessários para conter estes números? Uma entrada poderia ser: .4 .3 .4 .5 .7 .6 .5 .6 Abordagem 1: FIRST FIT katia@cin.ufpe.br

  28. Bin-Packing Entrada: .4 .3 .4 .5 .7 .6 .5 .6 Abordagem 1: FIRST FIT Saída: {.4, .3}, { .4, .5}, {.7}, {.6}, {.5}, {.6} Garantia do FIRST FIT:  de bins  2  ótimo. Abordagem 2: DECREASING FIRST FIT katia@cin.ufpe.br

  29. Bin-Packing Entrada: .4 .3 .4 .5 .7 .6 .5 .6 Abordagem 2: DECREASING FIRST FIT Saída: {.7, .3}, {.6, .4}, { .6, .4}, {.5, .5} Garantia do DECREASING FIRST FIT:  de bins  1.25  ótimo. katia@cin.ufpe.br

  30. Problema Soma dos Subconjuntos Entrada: n números naturais Saída: Existe uma bipartição dos números na entrada tal que as somas dos elementos em cada conjunto seja igual? Uma entrada poderia ser: 5 3 2 4 Abordagem: Programação Dinâmica katia@cin.ufpe.br

  31. Problema Soma dos Subconjuntos Entrada: 5 3 2 4 Abordagem: Programação Dinâmica 5 0 0 0 0 x 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 x 0 x 0 0 x 0 0 0 0 0 0 2 0 x x 0 x 0 x x 0 x 0 0 0 0 4 0 x x x x x x x x x x x 0 x Saída: Matriz [n,  xi / 2] Custo: Tamanho da matriz = n   xi (Pseudo-Polinomial) katia@cin.ufpe.br

  32. Problema Soma dos Subconjuntos Entrada: 7 3 2 4 Abordagem: Programação Dinâmica 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 7 0 0 0 0 0 0 x 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 x 0 0 0 x 0 0 x 0 0 0 0 0 0 2 0 x x 0 x 0 x 0 x x 0 x 0 0 0 0 4 0 x x x x x x 0 x x x x x x0 x Saída: Matriz [4, 8] katia@cin.ufpe.br

  33. Algoritmo de Programação Dinâmica para Soma dos Subconjuntos soma  0 para i = 1 .. n faça soma  soma + A [i] para j = 0 .. soma faça Matriz [1, j]  0 Matriz [1, A[1] ]  1 para i = 2 .. n faça para j = 1 .. soma faça Matriz [i, j]  Matriz [i-1, j] /* Copia linha anterior */ se A[i] < j entãoMatriz [i-1, j-A[i] ]  1 Matriz [i, A[i] ]  1 devolva ( Matriz [n, soma/2] ) katia@cin.ufpe.br

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