উত্পাদন সফ্টওয়্যারটিতে জেনেরিক কেস এক্সফোনেনশিয়াল টাইম অ্যালগরিদম কতটা সাধারণ?

Question

আমি জানি যে ক্ষতিকারক সময় অ্যালগরিদমগুলি সাধারণত এড়ানো উচিত তবে কখনও কখনও প্রয়োজনীয় হয়। ট্র্যাভেলিং সেলসম্যানের একটি মামলা। উত্পাদন সফ্টওয়্যার এ জাতীয় অ্যালগরিদম কতটা সাধারণ? এই মামলাগুলি সাধারণত প্রয়োজনীয় বা রাশ কাজের ফলাফল? আমি বুঝতে পারি যে অনেককেই উত্তম হিউরিস্টিক দিয়ে সমাধান করা যায়। সাধারণত যা করা যায় না তাদের সাথে কী করা হয়?

Comments

আমার ধারণাটি হ'ল ট্র্যাভেল সেলসম্যান সমস্যার মতো জিনিসগুলির জন্য একজন ব্যাক্তিগত সময়ের অ্যালগোরিদমকে

— টেনে তুলবে

"ঘৃণ্য" অ্যালগোরিদম দিয়ে প্রচুর সমস্যা সমাধান করা হয়। (টিএসপি, সিডিএস, আইএলপি, ইত্যাদি) এটি কেবলমাত্র ক্ষতিকারক অ্যালগোরিদমগুলিতে ভাল হিউরিস্টিক থাকে, তাই তারা প্রচুর বাস্তব-ডেটা নিয়ে যুক্তিসঙ্গতভাবে কাজ করে। আরও ভাল প্রশ্ন হতে পারে, " উত্পাদনের সফ্টওয়্যারটিতে জেনেরিক কেস এক্সফোনেনশিয়াল-টাইম অ্যালগরিদম কতটা সাধারণ ?"

— ব্যবহারকারী541686

প্রশ্নটি সামঞ্জস্য করেছেন

— ওয়ার্ল্ড ইঞ্জিনিয়ার

ট্র্যাভেলিং সেলসম্যান হ'ল এন!

— ব্যবহারকারী 281377

@ ব্যবহারকারী ২28১777777: এটি ও (এন ^ 2 2 ^ n) এও আছে তবে হ্যাঁ, এটি একটি ক্ষতিকারক সমস্যা। এটি আরও স্পষ্ট কারণ এটি পলিটিক্যাল সময়ে SAT এ ম্যাপ করা যায় যা 2 time n সময়ে সমাধান করা যায় - যা সমস্ত এনপি সমস্যার জন্য কাজ করে।

— রাফেল

Answer 1

কিছু যে না এ উৎপাদন সফ্টওয়্যার কিন্তু কাজ উপর প্রকাশনা সফটওয়্যার আনুষ্ঠানিক যাচাইকরণ । এটি সম্ভবত বেশিরভাগ গ্রাহক সফ্টওয়্যার জন্য গৃহীত হয় না তবে এম্বেড থাকা সিস্টেম এবং ড্রাইভারের ট্র্যাক অর্জন করে, এটি হার্ড- এবং সফ্টওয়্যার যার জন্য সঠিকতা গুরুত্বপূর্ণ (এবং ট্র্যাকটেবল) able

সেই verficiation সমস্যার যে আসলে গণনীয় (বাধা # 1) হয় প্রায়ই EXPTIME -hard আরো ভাগ্যবান ক্ষেত্রে আপনি পেতে, PSPACE -complete সমস্যা (বাধা # 2)। উভয় শ্রেণীই এনপি-সম্পূর্ণ সমস্যার তুলনায় শক্ত (সন্দেহ করা হয়), যা তুলনায় সহজ। দ্বিগুণ-তাত্পর্যপূর্ণ সমস্যাগুলি সহজেই পাওয়া যায়।

এই ক্ষেত্রে, হুরিস্টিকস (শেষ ফলাফলের অর্থে) এটিকে কাটাবেন না কারণ আপনার সুনির্দিষ্ট ফলাফলের প্রয়োজন; সুতরাং আপনার বড় মেশিন এবং সময় প্রয়োজন। এখানে হিউরিস্টিকস রয়েছে (বিকল্প নির্বাচনের অর্থে) যা প্রায়শই সংক্ষিপ্ত রানটাইমের দিকে পরিচালিত করে (যেমন ত্রুটিযুক্ত রাজ্যগুলি অনুসন্ধান করা হলে চালাক অনুসন্ধানের স্থান অনুসন্ধান) তবে সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে, অপেক্ষা আপনি যা করতে পারেন তা সবই। অথবা আপনি একটি কলম এবং কাগজের প্রমাণ করতে পারেন এবং এটি মেশিনগুলি দ্বারা পরীক্ষা করাতে পারেন , যা গণনাগতভাবে সহজ।

Answer 2

ঘনিষ্ঠতম সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে জটিলতার সাথে সাধারণত ব্যবহৃত অ্যালগরিদম হল লিনিয়ার প্রোগ্রামিংয়ে ব্যবহৃত সরলপথ পদ্ধতি । তবে, এই পদ্ধতির জেনেরিক-কেস জটিলতা কী তা একটি মুক্ত বিষয়। কিছু নির্দিষ্ট অনুমানের সাথে এটি বহুপদী।

Answer 3

প্রোগ্রামিং ভাষার দোভাষীগণ ক্ষতিকারক সময়ের চেয়ে খারাপ (তাদের ইনপুটটির দৈর্ঘ্যে, অর্থাত্ তারা যে প্রোগ্রামটির ব্যাখ্যা করছেন) তার দৈর্ঘ্যে) এবং এগুলি বেশ সাধারণ। আরেকটি উদাহরণ হ'ল স্বয়ংক্রিয় উপপাদ্য প্রমাণ / সীমাবদ্ধতা সমাধান / স্যাট সলিউশন / ইন্টিজার লিনিয়ার প্রোগ্রামিং। এবং অন্য একটি উদাহরণ প্রতীকী পার্থক্য যেমনঃ ম্যাপেল / ম্যাথেমেটিকায় প্রয়োগ করা হয় (যদিও আপনাকে নোডের মধ্যে সুব্যাক্রপশন ভাগ করার অনুমতি দেওয়া হয় তবে লিনিয়ার সময়ে প্রতীকী পার্থক্য করা সম্ভব))।

Answer 4

ভ্রমণ যাতায়াতকারী সমস্যার উদাহরণটি আমি গ্রহণ করি। আমি এটি কয়েকবার কাজ করেছি।

আমি যখন এমন একটি দলে ছিলাম যখন বিক্রয়কর্মী সমস্যার জন্য সমাধান লিখেছিলাম তবে আরও কিছু পরামিতি রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, এটি প্রযুক্তিবিদ এবং ইঞ্জিনিয়ারদের একটি বহরের সাথে একটি অনন্য দক্ষতা সেট সহ একটি স্টোর হতে পারে। গন্তব্যগুলি প্রতিদিন পরিষেবার অনুরোধের আকারে উঠে আসে। মূলত এগুলি লেখার পর থেকেই এগুলি পরিবর্তন ও রক্ষণাবেক্ষণের পরেও সমস্ত প্রোগ্রাম প্রস্তুত রয়েছে।

তারা এভাবেই কাজ করেছিল। প্রতিটি ইঞ্জিনিয়ার প্রতিদিন হাতে রাখা ডিভাইসে পরিষেবার জিনিসগুলির একটি তালিকা পাবেন। প্রতিটি পরিষেবা কাজ শেষ করার সাথে সাথে তাদের কেসটি বন্ধ করা উচিত। যে মামলাগুলি বাদ পড়েছে সেগুলি পরের দিনের জন্য নির্ধারিত মামলার সাথে সামান্য উচ্চ অগ্রাধিকারের সাথে যুক্ত হওয়ার কারণে গ্রাহক কিছুটা অসন্তুষ্টি প্রকাশ করেছিলেন। কোনও ইঞ্জিনিয়ার কোনও মামলায় অংশ নেবেন না তার বড় কারণ রয়েছে। ট্র্যাফিক সমস্যা সবচেয়ে সাধারণ ছিল।

তারা কত সাধারণ? গ্রাহকদের কাছ থেকে আসা বিক্রয়োত্তর পরিষেবার অনুরোধগুলির সংখ্যা কমপক্ষে সাধারণ। বিক্রয়োত্তর সেবা ব্যতীত উদাহরণস্বরূপ, গ্রাহকদের ধরে রাখা শক্ত হতে চলেছে এবং নতুনদের অর্জন করা আরও কঠিন হতে চলেছে।

অনেক ওয়েবভিত্তিক দোকান যেমন অ্যামাজন এবং অন্যান্য বইয়ের দোকান এবং এই জাতীয় দোকানগুলিতে ব্যবসায়ের ক্ষেত্রে ভাল ব্যবসা করার সাথে আমার মনে হয় ভ্রমণ বিক্রয়কর্মী আগের তুলনায় বেশি সাধারণ। এছাড়াও, ট্র্যাভেল সেলসম্যান সমস্যার অনেকগুলি প্রকরণ হতে পারে যা পাঠ্য পুস্তকে শেখানো হয়।

Comments

কানাডার ভ্রমণকারীদের মতো ।

— soandos