Dureza NP de um problema de otimização


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Enquanto estudava um problema na teoria algorítmica dos jogos, fiquei interessado na complexidade da seguinte pergunta de otimização:

Problema

Dado:

  • conjunto de base dado por n ,U=[n]={1,…,n}n
  • classificação dada como ordens totais ⟨ S i , σ i ⟩ onde S i ⊆ L ( 1 ≤ i ≤ m ),m⟨Si,σi⟩Si⊆U1≤i≤m
  • vetor de peso para dado por w ∈ R n .Uw∈Rn

Meta: encontrar um subconjunto maximizar a seguinte soma: r ( G ) = Σ i ∈ [ m ] , S i ∩ L ≠ ∅ w ( t i ( L ) ) , onde t i ( L ) é o mais alto ponto classificados em L ∩ S i de acordo com σ i .L⊆U

r(L)=∑i∈[m], Si∩L≠∅w(ti(L))
ti(L)L∩Siσi

I suspeitar que o problema é -Hard. Na verdade o problema parece ser difícil mesmo quando todos o S i 's são de tamanho 2 . No entanto, não fui capaz de provar isso.NPSi2

O que eu sei

É fácil ver que as seguintes restrições facilitam o problema:

  • todos os pesos são uniformes: a seleção de todos os elementos é claramente ideal.
  • todas as classificações são classificações completas sobre : a melhor solução é obtida pegando o elemento com o peso máximo.U
  • os pesos são apenas binários ( ), então a seleção de todos os elementos com peso 1 é ideal.w∈{0,1}n1

NPLNPr(L)≥k

Um IP correspondente pode ser construído silenciosamente facilmente para uma determinada instância do problema, mas não vejo nenhuma semelhança suficiente com nenhum problema que eu conheça.

Questão

NP


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Acho que sua solução está correta e, se você usar um truque semelhante para as cláusulas, poderá até restringir cada Si a 2 elementos.
— Domotorp #

Respostas:


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Bem, aqui está uma solução possível:

A redução será da 3SAT.

m(φ1,…,φm)n(x1,…,xn)

xi,x¯iTruexit{xi,x¯i}i=1,…,n1t1.5

Crie dois conjuntos de consumidores:

x1,…,xn{xi,x¯i}Truei=1,…,n

σi1:xi≻tσi2:x¯i≻tσi3:xi≻x¯iσi4:xi≻x¯i

txix¯i434.5

φj=ℓj1∨ℓi2∨ℓj3σj:ℓj1>ℓj2>ℓj3φjℓj1,ℓj2ℓj31σj

m+4.5n

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