Задачи оптимизации на графах с интервальными параметрами

Розглянуто відомі задачі оптимізації на графах в умовах невизначеності, коли область значень параметрів задана у вигляді інтервалів. Обґрунтовано експоненційні оцінки обчислювальної складності досліджуваних задач, а також задач, що в класичній постановці є поліноміальними. Знайдено поліноміально роз...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Кибернетика и системный анализ
Datum:2009
Hauptverfasser: Перепелица, В.А., Козин, И.В., Максишко, Н.К.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2009
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/44339
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Задачи оптимизации на графах с интервальными параметрами / В.А. Перепелица, И.В. Козин, Н.К. Максишко // Кибернетика и системный анализ. — 2009. — № 2. — С. 3-14. — Бібліогр.: 19 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Розглянуто відомі задачі оптимізації на графах в умовах невизначеності, коли область значень параметрів задана у вигляді інтервалів. Обґрунтовано експоненційні оцінки обчислювальної складності досліджуваних задач, а також задач, що в класичній постановці є поліноміальними. Знайдено поліноміально розв’язувані підкласи задач конструктивно обгрунтовано достатні умови статистичної ефективності запропонованого наближеного алгоритму. The well-known optimization problems on graphs are considered under uncertainty, where the parameter domain is given as intervals. Exponential estimates of the computational complexity of the problem under study (and of the problem being polynomial in the classical formulation) are substantiated. Polynomially solvable subclasses are found, the sufficient statistic efficiency conditions of the proposed approximate algorithm are constructively substantiated.
ISSN:0023-1274