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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。  7 v9 R3 u( Y. g/ m: N. h2 U
              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
4 V) Y2 u. t! w5 a    
. P. I$ |$ F8 i" F7 A* H    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。* V* c3 W7 \$ j, X6 x& H4 v
    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
& J4 i  T& a% A5 K  S3 ]    
; L+ z  O1 e; t* q9 `& {3 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
' c) Z, U1 D# y4 D& z4 a9 a" |    0 c* p5 d' G$ v7 }2 L1 L
    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。
8 T( l* _5 R" B, m# _; d    # v0 j" E- }* S" a; V
    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] % u, }4 t# }" H" k
    ; \! V8 E9 a3 T2 k$ }
    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
! c- P; X6 ?# x0 F    9 b; ]' n% p3 t/ G2 h, @
    算生物学中的应用。" X0 r$ y3 G/ N" Q3 Q
    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。
- n% E. G1 a* R' Y% @, Q    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) M+ {1 C5 e: r
    
5 I, G4 T) I6 h. T9 |+ n1 U9 _    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9 j, S, G& O# [+ e  b5 w+ K2 f
    
$ K0 c" l+ m! b3 j/ Y    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。
. _4 x; H7 |) O* [4 j, 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
9 I2 [# E8 Z2 j- O3 U. i$ L    
5 E2 b3 Y) q0 e    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
. I5 A' ]* C+ f  w* W$ X    * U, g/ w; ?% a, Z
    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7 A# D2 e" X1 p; W9 M5 l
    
' T+ a3 H2 G/ Q& Q    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)。8 a5 w1 p  T8 \- p8 P
    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0 }: K  O4 t3 Z7 |
    
, `& j9 X( C. v% J! N: o    性类将具有极大的理论意义和实际价值。
( P7 Y9 U, [; A$ I4 S! K    6 G* [7 h5 k9 U
    我们预期要解决的问题和解决途径包括:
9 ]. X3 }1 Q) ]- W& h    
$ X: Y" V+ {! ^% S) x9 E    (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
9 a5 M  G6 _  I! u& P1 ?( i    ' n! f9 S, ^3 q% 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
4 G% i! a8 h9 t) ~9 o    
, A6 q; i+ }3 @8 l! K- h; J. D    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
: v' t5 g3 w! b9 }7 X; l    / P8 Y% s4 a' ?) }
    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。
& l& I# t2 g* q- h2 n' e    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
- B+ ]7 o  F1 V: y$ Z+ Q    2 U+ w9 R; Q3 I
    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。7 z! q8 E: l6 X
    预计研究时间:2008/5-2008/113 Z3 Q2 F5 t, h3 \- M8 K' a/ {
    ) P$ d( @. M3 f4 |' W
    (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
# e2 @$ a; O5 |/ I5 B    6 k5 n9 B5 k* U, O; C9 |/ f2 n. \
    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: S. J& Z1 w- E! c. b/ e! c
    ( H! R0 M+ f  I* z+ U5 R  L
    出有效的证明。
+ g+ k, m: F5 ]    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
0 o2 y" t! j5 N! ]4 m  B    
4 b5 V/ V7 @* K( @) w  ~5 I    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6 M- ]: F5 G3 P* z; A' K
    % [' d8 V( A) y
    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' `% i- S% C8 U
      a* k% y) x" L
    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
* V6 w6 D" @) t$ J+ [6 ?1 w    1 ~: U' V* I9 o7 Z" c# [
    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。  Z' n) [1 l$ a( ^3 W/ k
5 P6 _6 p" J8 ?/ g  U9 }

8 C% ?9 b) E9 F: H/ s, K7 P+ I, _2 U呵呵,我觉得高教杯出类似这样的题,意义重大。
zan
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