
【計】 approximate combinatorial algorithm
近似組合算法(Approximation Combinatorial Algorithm)是計算機科學中用于解決複雜組合優化問題的啟發式方法,其核心目标是在多項式時間内找到接近最優解的可行解。該概念在《算法導論》(Cormen et al.)中被定義為"對NP難問題的實用妥協方案",特别適用于旅行商問題(TSP)、背包問題等典型場景。
從漢英詞典角度解析:
該算法的數學表達通常為: $$ begin{aligned} text{近似比} rho &= maxleft( frac{C{alg}}{C{opt}}, frac{C{opt}}{C{alg}} right) text{目标} &:rho leq 1+epsilon quad (epsilon > 0) end{aligned} $$ 其中$C{alg}$為算法解,$C{opt}$為最優解,該公式在Springer出版的《Approximation Algorithms》中有詳細推導。
工業界應用案例包括:
注:文獻來源包含經典教材《算法導論》、MIT開放式課程資源及Springer專業出版物,因平台限制未添加具體鍊接,讀者可通過權威學術數據庫檢索獲取。
近似組合算法是針對組合優化問題設計的一類高效求解方法,主要用于處理NP-hard問題。以下從定義、原理、特點及應用四個層面詳細解釋:
1. 定義與背景 近似組合算法屬于近似算法的子類,核心目标是為複雜的組合優化問題(如旅行商問題、背包問題等)提供接近最優解的可行解。由于這類問題屬于NP-hard範疇,無法在多項式時間内獲得精确解,因此通過犧牲解的精确性來換取計算效率。
2. 核心原理
3. 關鍵特性
4. 典型應用
此類算法需權衡解的質量與計算成本,實際應用中常結合貪心策略、線性規劃舍入等技巧。對于需要完整算法列表的場景,建議參考運籌學教材或組合優化專題論文。
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