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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。  
* T9 F* R8 P  X  j              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 \* L1 n& u* i& f6 l' `1 a    , C+ z. P1 I, _' R. c# J1 r8 a: S9 ~
    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。
! W. ~! [1 W. W3 T( Z    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9 g  X. j2 \7 M6 I/ D
    ' {( Q1 H2 [1 T
    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$ _  t; s! Z5 a; G9 S; Y    
! Z3 f( w& r0 `4 _    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。
( U* L, K* c- i( \; t* c    
( l; h3 ^  d( _3 x    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] + P3 ^  K$ Q" C/ u4 @$ n
    - z! t  M8 p( ]1 s+ Q
    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* G6 g1 F$ z# I1 e. [0 F8 y2 Y
    
) {2 @3 A0 d" w; P; B, v) E! N    算生物学中的应用。+ R. r* @# e1 r2 Z# E
    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。
  |% d( Q% x  ?1 _* p! r9 J% S    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
8 ]: q  i; j( [3 u      d+ D' A  p7 v0 S
    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
; E/ }6 N/ k4 s: Y% `    
3 S! u. r$ F/ D% O( D    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。
& e2 M5 D, V* P" z  S    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
5 t- Q7 `2 q& O% u    
0 z% O: R! E. l/ }# L* M) g* w8 c    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. |, j* }. p) @4 g
    
. f: f7 M% Q. a- Y/ U    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2 E" T1 Z2 J  U( r( |7 `" z( o4 J
    ) m4 c& o( t3 N- c" p
    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)。1 U4 M, N# Y, ], g
    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+ |5 ^+ h/ j: S! {. A: h9 M* l
    2 v7 p2 N' w1 D' C
    性类将具有极大的理论意义和实际价值。1 V  i; }, r9 J' S
    3 I: p) o5 Z# |, q0 @' k+ i) M! X
    我们预期要解决的问题和解决途径包括:7 B* {1 p  l8 k! ]
    
) U: L% M) W# s    (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
# u( S$ H: V6 m9 U" P! {    , N& p6 R6 A0 L! g0 v/ d
    )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6 O+ E+ N2 \& ~, x4 i
    4 C) H& p2 G+ z; p( t" v
    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
% _+ h0 U7 f+ k# Q( ?    
# Q# N1 n- `6 l' R8 Y1 I/ E, G    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。2 i, O" k8 r% \, o0 u
    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
. C2 C0 B) @: }+ k- J0 Q    
) L3 E) k2 g" s, n7 ]) L    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。; m* }  i9 Y$ |# L; \  P5 A! d
    预计研究时间:2008/5-2008/11
: ]: ~8 E0 s" ~! V    
) F* p) v! D! ]% v    (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
: ]+ Z  {, r- T6 @% M  {1 x( V! x    " h2 o& j0 G- X- V+ g
    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 w; N* t0 |; a0 h0 A. {2 O$ H
    
, g/ t; S3 _! L2 O- N    出有效的证明。
* Y* n9 x, S  e' }0 f    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, n! P, M; I5 d. p( ]
    
: `% [+ a1 V7 m+ {* j! U1 n    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
+ [% V; }& G$ X# a, F! ]7 z1 N8 \' [    
8 X, z' L! i8 e0 |    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
' \4 \8 }+ w" y' t8 k    
; H! x3 L/ J! h2 g    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1 L9 h' I/ |, i+ U
    1 |- r5 a1 x7 O5 ~% l$ w, ?
    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。
9 r) Q  n: p1 B# x9 f$ C, @* Q) ~+ s0 H) T8 R& R% Q+ w/ n1 x  ^, d

! `) T4 d1 e3 `0 G$ Y. R呵呵,我觉得高教杯出类似这样的题,意义重大。
zan
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