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最小曼哈顿网路算法

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发表于 2009-9-3 19:22 |只看该作者 |倒序浏览
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觉得是个有意思的问题,希望有兴趣的朋友一起探讨,当然这个世界级猜想早几个月才被复旦大学大三学生郭泽宇破解,很牛!也给我们大学本科阶段追求创新一些启示,这几天正在做中南大学的培训题《城市生活垃圾管理问题》,设计到垃圾收运路线的设计,而城市垃圾收运路线正是一个曼哈顿网络问题,当然是最小时间,还是最短路径,看个人理解,要解决这个问题看似方法很多,大多数是当做一个TSP图论问题来求解,或者建立规划模型,用的方法也大多是模拟退火、遗传算法、蚁群算法等等,比较有新意是分析曼哈顿的特殊结构,运用基于约束的网格聚类方法从类的角度考虑,就降低了数百个收集点的运算复杂度。当然更好的方法就是破解这个世界级难题,从而一劳永逸。到知网等网站搜了下,相关的学术文献很少, 有点意思。  
" ^8 ^+ V6 x, Z$ f0 `              最小Manhattan网络问题是近年来受到广泛关注的计算几何和组合最优化问题。在大规模集成电路(VLSI)设计、分布式算1 G% u2 j2 n' O" X
    
0 e* b: Z" r5 Q* E+ [6 X/ l    法、计算生物学、网络设计、城市规划等领域发挥着越来越大的作用。6 r! G4 l) O: V7 G# |% }
    给定平面上一个点集T,其Manhattan网络由水平和垂直线段组成,并满足T中任意两点间在网络中存在Manhattan路径。可知+ n% N* G* v' e( \
    1 x* f9 J6 y0 W. K
    Manhattan网络即为L1-范数下给定点集的一个1-spanner。更一般的概念称作geometric spanner或k-spanner,由于具有良2 q/ w7 x4 @- z/ }/ r( A' B
    
( p* O  M9 l2 A% S    好的性质,其应用十分广泛,包括邻近问题(proximity problems)的求解、机器人的运动规划、通信网络的可靠性等等。
( B6 v& x* L7 l: @& Y, A    + e& ^7 @$ e. |: S5 `* B
    在本问题中,要求Manhattan网络中线段总长度最短,即以最小的代价构造给定点集的Manhattan网络。此外,F. Lam [5] # x5 H; w' j. l) w7 y) S
    1 w/ _# @4 `7 l2 Q/ X4 D  m
    等人在生物序列比对问题中应用了Manhattan网络的近似算法,显著减小了搜索空间。这显示了最小Manhattan网络问题在计+ ~7 ?4 ?( Y3 c: W' v  b
    
& ~8 r8 @4 z* V7 H9 e4 o  s- o    算生物学中的应用。$ @" c0 x) C. w- I. K( e* t
    由此可见,这一问题的研究无论在理论还是实际中都有十分重要的意义。2 t" g9 `  P$ V5 J% R  t5 |
    最小Manhattan网络问题由J. Gudmundsson, C. Levcopoulos和G. Narasimhan [4] 于1999年最早提出。之后,许多学者研( G" p. @' I6 q
    . p2 z5 |2 o8 b/ z
    究并给出了这一问题多项式时间近似算法。之前通过组合方法设计的最佳近似算法(3-近似)由M. Benkert [1] 等人在: X, M; W, A" j
    
/ M& a1 x; w: r) V6 W    2004年给出。2005年,V. Chepoi [2] 等人提出了基于线性规划的2-近似算法,这是目前所知关于这一问题的最好近似度。
$ X6 D+ P, }7 B8 f) a% K    在过去半年的研究中,我在朱洪教授的指导下得到了该问题的2-近似算法。这一结果被国际学术会议AAIM接受,同时获得了# f! b- U" K3 f; _9 J" L
    
! `/ M6 b' ?4 \    审稿人的好评。在此之前,同一近似度的算法(V. Chepoi [2], 2005)的时间复杂度高达Ω(n^8),而我们的算法时间复杂
" b% J3 I; K' e" p    1 [" N$ p1 H! N/ b) h
    度仅为O(n^2)。此外,我们在这一问题的算法的设计和证明中首次应用了由D. E. Knuth和F. F. Yao [3] 提出的动态规划
8 `8 G: m# d  a0 \2 G& Z5 }    
1 C7 [' q/ i& u6 Z- x+ n8 m    加速方法,将动态规划过程的时间复杂度由O(n^3)降低到O(n^2)。
  a* O  f1 n( F/ T/ m' N    迄今为止,最小 Manhattan 网络问题的是否NP-难问题仍属未知,其不可近似性亦不清楚。因此,研究这一问题所属的复杂9 i1 R7 ^7 v, e# T% @: z$ N
    
5 G8 p6 D  |) D4 r; Z+ I! s6 W# J! S    性类将具有极大的理论意义和实际价值。+ \- u% Y: X% n: {
    7 x0 H! B; E' b7 A" k2 h
    我们预期要解决的问题和解决途径包括:! J& [% I  g$ t* m: V
    : O7 n5 R: Z- b  [  ~+ Z! a+ z8 F
    (1)设计出具有更优近似度的近似算法。近似算法的设计方法主要包括:局部搜索,线性规划方法,原始对偶(primal-dual
. j3 Q$ a& l# j5 C3 @! ]    
, V/ W7 O/ m. G/ C, W1 v& `% {    )方法等。本问题已知的近似算法可以分为两类:一类方法是将全局最优网络问题规约为局部最优网络问题,再通过局部网
  @+ F/ K2 q3 j! }/ L    
! x8 ^9 L/ U$ U! Z! h: j! u- n% ~+ x    络的组合达到全局的较优解,如M. Benkert 等人在文献[1]提出的3-近似算法。在这一方法的使用中,我们已取得了国际领! Q/ }# E9 x/ o3 j8 H; @: e5 Z2 y& ?
    
  @4 j7 V% d1 }$ h    先的成果。另一类则基于线性规划方法,如V. Chepoi等人在文献[2]提出的2-近似算法。0 o& z0 x: h/ S* N
    在第一阶段的研究中,一方面在我们已知的最好近似算法基础上,对问题的性质进行更细致地分析以尝试改进;另一方面对
+ v, U( y- J5 q% p8 A    + P* S/ ?/ E! `9 N5 B6 Z' M3 b
    近似算法的设计进行系统的学习,探索其他的算法设计思路。  [$ @5 _) F: I3 W
    预计研究时间:2008/5-2008/11: f, }2 t. \5 u4 F1 e% J4 w
    8 @, t* e) H. b) l& n1 V* Y% B6 o
    (2)研究该问题所属的复杂性类。尽管在过去的近十年里,最小Mahattan网络问题受到许多西方计算机科学家的重视,但是5 O8 C( K0 H! ?0 f$ \/ f
    
% _3 S1 C) M8 z4 H& C( S; ~    到目前为止,人们还不清楚这一问题是否存在多项式时间算法。人们猜想这一问题是NP-完全的,但到目前为止还没有人给4 f3 O2 Z" F# V* ]5 u
    0 z3 p8 l6 S' T1 R4 y
    出有效的证明。
+ E; A2 Q6 B% \. N! ^: s- S2 w+ t    一般来讲,证明一个问题是NP-完全的基本方式是将一已知的NP完全问题归约到所研究的问题上。这方面,已知的NP-完全的
; y  U- l7 P% P' v" H2 S! F    
. I, X) R: v; O7 e4 q& D: S& R2 w    计算几何和组合最优化问题的归约过程将具有很大参考价值。例如V. Chepoi [2] 在论文中提到的与最小Manhattan网络问
% h; Y7 _. X% N4 D    0 B5 n. V1 P+ ?8 s, H' b
    题相当类似的RSA问题,已经由W.Shi 和C. Su [6] 给出了从Planar-3-SAT问题到该问题的归约,从而证明了该问题为NP-完
5 P8 C6 W  w+ F9 v" y; m    ! q: `+ k4 m- g1 T
    全的。因此,我将在这一方面深入研究,通过阅读更多的计算几何学NP-完全问题规约的文章,掌握各种复杂的技巧。试图3 R; y; {: U' e. V
    
. x; F& D7 u2 x9 ~5 X: |$ v" ~    给出最小Manhattan网络问题的类似的归约方式,从而证明这一问题是NP-完全的。
: I/ b0 W6 L8 J7 N
* r' P# T6 U' H) |5 d" s5 G+ z: G& c4 B, V- |$ o
呵呵,我觉得高教杯出类似这样的题,意义重大。
zan
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