Prof. Dr. Rolf Wanka, Universität Erlangen-Nürnberg
Viele kombinatorische Optimierungsprobleme haben sich als schwierig exakt lösbar herausgestellt, weshalb man sich mit Näherungslösungen zufrieden geben muss. In diesem Buch werden Approximationsalgorithmen vorgestellt, die für eine Reihe populärer Optimierungsprobleme beweisbar gute Lösungen in vertretbarer Zeit berechnen. Im ersten Teil werden die grundlegenden Begriffe vorgestellt, mit Beispielalgorithmen ausgeführt und jeweils die Grenzen aufgezeigt. Im zweiten Teil werden allgemeine Techniken eingeführt und anhand instruktiver Beispiele mit Leben erfüllt.|Viele sehr wichtige kombinatorische Optimierungsprobleme haben sich als schwierig exakt lösbar herausgestellt, weshalb man sich mit Näherungslösungen zufrieden geben muss. In diesem Buch werden Approximationsalgorithmen vorgestellt, die für eine Reihe populärer Optimierungsprobleme beweisbar gute Lösungen in vertretbarer Zeit berechnen. Im ersten Teil werden die grundlegenden Begriffe vorgestellt, mit Beispielalgorithmen ausgeführt und jeweils die Grenzen aufgezeigt. Im zweiten Teil werden allgemeine Techniken eingeführt und anhand instruktiver Beispiele mit Leben erfüllt. Besonderer Wert wird auf die Kunst gelegt, die berechnete approximative Lösung mit der unbekannten optimalen in Beziehung zu setzen.
Schnelle Algorithmen und hartnäckige Probleme - Approximation mit absoluter Güte - Approximation mit relativer Güte - Approximationsschemata - Komplexitätstheoretische Betrachtungen - Techniken für randomisierte Approximationsalgorithmen - Lineare Optimierung und Approximationsalgorithmen - Approximate Counting und die Monte-Carlo-Methode
Für viele kombinatorische Optimierungsprobleme hat sich herausgestellt, daß sie vermutlich nicht durch schnelle exakte Algorithmen gelöst werden können, weshalb man sich mit Näherungslösungen zufrieden geben muß. In diesem Buch werden Approximationsalgorithmen vorgestellt, die für eine Reihe populärer Optimierungsprobleme beweisbar gute Lösungen in vertretbarer Zeit berechnen. Im ersten Teil werden die grundlegenden Begriffe vorgestellt, mit Beispielalgorithmen ausgeführt und jeweils die Grenzen aufgezeigt. Im zweiten Teil werden allgemeine Techniken eingeführt und anhand instruktiver Beispiele mit Leben erfüllt.
Approximationsalgorithmen von den Grundlagen zum Entwurf mit zahlreichen Beispielen
Grundlagen.- Schnelle Algorithmen und hartnäckige Probleme.- Approximation mit absoluter Gütegarantie.- Approximation mit relativer Gütegarantie.- Approximationsschemata.- Komplexitätstheoretische Zwischenbetrachtungen: Klassen & eine Hierarchie.- Techniken.- Techniken für randomisierte Approximationsalgorithmen.- Lineare Optimierung und Approximationsalgorithmen.- Approximate Counting und die Monte-Carlo-Methode.
Über den Autor
Prof. Dr. Rolf Wanka, Universität Erlangen-Nürnberg
Inhaltsverzeichnis
Grundlagen.- Schnelle Algorithmen und hartnäckige Probleme.- Approximation mit absoluter Gütegarantie.- Approximation mit relativer Gütegarantie.- Approximationsschemata.- Komplexitätstheoretische Zwischenbetrachtungen: Klassen & eine Hierarchie.- Techniken.- Techniken für randomisierte Approximationsalgorithmen.- Lineare Optimierung und Approximationsalgorithmen.- Approximate Counting und die Monte-Carlo-Methode.
Klappentext
Viele kombinatorische Optimierungsprobleme haben sich als schwierig exakt lösbar herausgestellt, weshalb man sich mit Näherungslösungen zufrieden geben muss. In diesem Buch werden Approximationsalgorithmen vorgestellt, die für eine Reihe populärer Optimierungsprobleme beweisbar gute Lösungen in vertretbarer Zeit berechnen. Im ersten Teil werden die grundlegenden Begriffe vorgestellt, mit Beispielalgorithmen ausgeführt und jeweils die Grenzen aufgezeigt. Im zweiten Teil werden allgemeine Techniken eingeführt und anhand instruktiver Beispiele mit Leben erfüllt.
Viele sehr wichtige kombinatorische Optimierungsprobleme haben sich als schwierig exakt lösbar herausgestellt, weshalb man sich mit Näherungslösungen zufrieden geben muss. In diesem Buch werden Approximationsalgorithmen vorgestellt, die für eine Reihe populärer Optimierungsprobleme beweisbar gute Lösungen in vertretbarer Zeit berechnen. Im ersten Teil werden die grundlegenden Begriffe vorgestellt, mit Beispielalgorithmen ausgeführt und jeweils die Grenzen aufgezeigt. Im zweiten Teil werden allgemeine Techniken eingeführt und anhand instruktiver Beispiele mit Leben erfüllt. Besonderer Wert wird auf die Kunst gelegt, die berechnete approximative Lösung mit der unbekannten optimalen in Beziehung zu setzen.
