الاختزال الحافظ على التقريب

في نظرية الحوسبة ونظرية التعقيد الحسابي ، وخاصةً في دراسة خوارزميات التقريب ، يُعدّ الاختزال الحافظ للتقريب خوارزميةً لتحويل مسألة تحسين إلى مسألة أخرى، بحيث تُحفظ مسافة الحلول عن الحل الأمثل إلى حدٍّ ما. وتُعتبر الاختزالات الحافظة للتقريب حالات خاصة من الاختزالات العامة في نظرية التعقيد؛ ويكمن الفرق في أن هذه الاختزالات عادةً ما تُعنى بمسائل التقريب أو مسائل التحسين ، على عكس مسائل القرار .

بشكل بديهي، يمكن اختزال المشكلة A إلى المشكلة B من خلال اختزال يحافظ على التقريب إذا، بالنظر إلى حالة من المشكلة A وحل (ربما تقريبي) للمشكلة B، يمكن للمرء تحويل حالة المشكلة A إلى حالة من المشكلة B، وتطبيق الحل للمشكلة B، واستعادة حل للمشكلة A مع ضمان للتقريب.

معلومات أساسية عن مسائل التحسين

مسألة البائع المتجول. المسألة هي مجموعة محدودة من المدن والمسافات بينها. الحل هو جولة سياحية تشمل جميع المدن.

نستذكر أولًا بعض مفاهيم مسائل التحسين، مع توضيحها بمسألة البائع المتجول (TSP) . أولًا، تُعرَّف الحالة بأنها مُدخل المسألة، أي المعلومات التي نحتاجها لحساب الحل. في مسألة البائع المتجول، تكون الحالة عبارة عن مجموعة محدودة من المدن والمسافات بينها. أما الحل فهو مسار يمر بجميع المدن. في حالة مسألة البائع المتجول، تُمثل تكلفة الحل طول المسار. نكتبياPتيتيSP(x){\displaystyle \mathrm {OPT_{TSP}} (x)}لنفترض أن تكلفة الحل الأمثل هي طول أقصر مسار. ولتكن A وB مسألتين تحسينيتين ، و cA و cB دالتي التكلفة الخاصتين بهما.

تعريف

بخلاف عمليات الاختزال في مسائل القرار، يجب على عملية الاختزال التي تحافظ على التقريب أن تحافظ على أكثر من مجرد صحة حالات المسألة عند الانتقال من مسألة إلى أخرى. كما يجب عليها أن تضمن وجود علاقة بين تكلفة الحل وتكلفة الحل الأمثل في كلتا المسألتين. ولصياغة ذلك بشكل رسمي:

لنفترض أن A و B هما مسألتان في مجال التحسين.

ليكن x مثالاً على المسألة A ، مع الحل الأمثلالخيار(x){\displaystyle {\text{OPT}}(x)}. يتركجأ(x،y){\displaystyle c_{A}(x,y)}يمثل تكلفة الحل y لحالة x من المسألة A. وهذا هو المقياس المستخدم لتحديد الحلول التي تعتبر مثالية.

الاختزال الذي يحافظ على التقريب هو زوج من الدوال(و،ز){\displaystyle (f,g)}(والتي غالباً ما يجب أن تكون قابلة للحساب في وقت متعدد الحدود)، بحيث:

  • تقوم الدالة f بربط نسخة x من A بنسخة أخرىx{\displaystyle x'}من B.
  • خرائط جوجل تقدم حلاًy{\displaystyle y'}من B إلى حل y لـ A.
  • يضمن g بعض الضمانات لأداء الحل ، أو نسبة التقريب ، والتي تُعرَّف على النحو التالي:Rأ(x،y)=الأعلى(جأ(x،الخيار(x))جأ(x،y)،جأ(x،y)جأ(x،الخيار(x))){\displaystyle R_{A}(x,y)=\max \left({\frac {c_{A}(x,{\text{OPT}}(x))}{c_{A}(x,y)}},{\frac {c_{A}(x,y)}{c_{A}(x,{\text{OPT}}(x))}}\right)}.

الأنواع

توجد أنواع عديدة من الاختزالات التي تحافظ على التقريب، ولكل منها ضمانة مختلفة (النقطة الثالثة في التعريف أعلاه). مع ذلك، وعلى عكس الاختزالات الأخرى، غالبًا ما تتداخل الاختزالات التي تحافظ على التقريب في الخصائص التي تُظهرها في مسائل التحسين (مثل الانتماء إلى فئة التعقيد أو الاكتمال أو عدم إمكانية التقريب). تُستخدم أنواع الاختزالات المختلفة كتقنيات اختزال متنوعة، حيث يُستخدم الاختزال الأنسب والأكثر ملاءمة للمسألة.

لا يمكن استخدام جميع أنواع الاختزالات التي تحافظ على التقريب لإثبات الانتماء إلى جميع فئات تعقيد التقريب، وأبرزها PTAS و APX . يحافظ الاختزال الموضح أدناه على الانتماء إلى فئة تعقيد C إذا، عند إعطاء مسألة A تُختزل إلى المسألة B عبر مخطط الاختزال، وكانت B تنتمي إلى C، فإن A تنتمي إلى C أيضًا. بعض الاختزالات الموضحة أدناه تحافظ فقط على الانتماء إلى APX أو PTAS، وليس إلى الأخرى. لهذا السبب، يجب توخي الحذر عند اختيار الاختزالات التي تحافظ على التقريب، خاصةً لغرض إثبات اكتمال المسألة ضمن فئة تعقيد معينة.

يقترح كريسينزي أن أفضل ثلاثة أساليب للاختزال، من حيث سهولة الاستخدام وقوة الإثبات، هي اختزال PTAS، واختزال AP، واختزال L. [ 1 ] وتستند أوصاف الاختزالات التالية إلى دراسة كريسينزي للاختزالات التي تحافظ على التقريب.

تخفيض صارم

يُعدّ الاختزال الصارم أبسط أنواع الاختزال الذي يحافظ على التقريب. في الاختزال الصارم، يجب ألا تتجاوز نسبة تقريب الحل y' للحالة x' من المسألة B نسبة تقريب الحل y للحالة x من المسألة A. بعبارة أخرى:

Rأ(x،y)Rب(x،y){\displaystyle R_{A}(x,y)\leq R_{B}(x',y')}لx=و(x)،y=ز(y){\displaystyle x'=f(x),y=g(y')}.

الاختزال الصارم هو الأكثر مباشرة: إذا كان هناك اختزال صارم من المشكلة أ إلى المشكلة ب، فيمكن دائمًا تقريب المشكلة أ بنسبة جيدة على الأقل مثل المشكلة ب. يحافظ الاختزال الصارم على العضوية في كل من PTAS و APX.

يوجد مفهوم مشابه للاختزال والذيجأ(x،y)=جب(x،y){\displaystyle c_{A}(x,y)=c_{B}(x',y')}ويجب أن تتساوى تكلفة الحل الأمثل للحالتين المتناظرتين. يُعدّ الاختزال من النوع S حالةً خاصةً جدًا من الاختزال الصارم، وهو أكثر تقييدًا. في الواقع، يجب أن تكون المسألتان A وB متطابقتين تمامًا تقريبًا. إن وجود اختزال من النوع S لا يعني فقط وجود اختزال صارم، بل يعني أيضًا وجود كل اختزال آخر مذكور هنا.

اختزال L

تحافظ اختزالات L على الانتماء إلى خوارزمية PTAS وكذلك خوارزمية APX (ولكن فقط لمسائل التصغير في حالة الأخيرة ). ونتيجة لذلك، لا يمكن استخدامها بشكل عام لإثبات نتائج الاكتمال المتعلقة بخوارزميات APX أو Log-APX أو Poly-APX، ولكن مع ذلك فهي ذات قيمة لصياغتها الطبيعية وسهولة استخدامها في البراهين. [ 1 ]

تقليل PTAS

يُعدّ اختزال PTAS أحد أساليب الاختزال الشائعة الأخرى. ورغم أنه يحافظ على الانتماء إلى PTAS، إلا أنه لا يفعل ذلك بالنسبة لـ APX. ومع ذلك، يُعرَّف اكتمال APX بدلالة اختزالات PTAS.

تعتبر اختزالات PTAS تعميمًا لاختزالات P، الموضحة أدناه، مع الاختلاف الوحيد في أن الدالة g مسموح لها بالاعتماد على نسبة التقريب r .

الاختزال A والاختزال P

يُعدّ كلٌّ من اختزال A واختزال P من أساليب الاختزال المتشابهة التي يمكن استخدامها لإثبات الانتماء إلى APX وPTAS على التوالي. يُقدّم كلا الأسلوبين دالةً جديدةً c ، مُعرّفةً على أعداد أكبر من 1، ويجب أن تكون قابلةً للحساب.

في اختزال A، لدينا ذلك

Rب(x،y)رRأ(x،y)ج(ر){\displaystyle R_{B}(x',y')\leq r\rightarrow R_{A}(x,y)\leq c(r)}.

في عملية اختزال P، لدينا ذلك

Rب(x،y)ج(ر)Rأ(x،y)ر{\displaystyle R_{B}(x',y')\leq c(r)\rightarrow R_{A}(x,y)\leq r}.

إن وجود اختزال P يستلزم وجود اختزال PTAS.

التخفيض الإلكتروني

يُعدّ الاختزال E، وهو تعميم للاختزال الصارم ولكنه يستلزم كلاً من الاختزال A والاختزال P، مثالاً على أسلوب اختزال أقل تقييدًا يحافظ على الانتماء ليس فقط إلى PTAS و APX، بل أيضًا إلى الفئات الأكبر Log-APX و Poly-APX . يُدخل الاختزال E مُعاملين جديدين، وهما متعدد الحدود p وثابت.β{\displaystyle \beta }تعريفها كالتالي.

في اختزال E، لدينا أنه بالنسبة لبعض كثيرات الحدود p وثابتβ{\displaystyle \beta }،

  • جب(الخيارب(x))ص(|x|)جأ(الخيارأ(x)){\displaystyle c_{B}({\text{OPT}}_{B}(x'))\leq p(|x|)c_{A}({\text{OPT}}_{A}(x))}، أين|x|{\displaystyle |x|}يشير إلى حجم وصف حالة المشكلة.
  • لأي حلy{\displaystyle y'}إلى B ، لديناRأ(x،y)1+β(Rب(x،y)-1){\displaystyle R_{A}(x,y)\leq 1+\beta \cdot (R_{B}(x',y')-1)}.

للحصول على اختزال من النوع A من اختزال من النوع E، دعج(ر)=1+β(ر-1){\displaystyle c(r)=1+\beta \cdot (r-1)}وللحصول على اختزال P من اختزال E، دعج(ر)=1+(ر-1)/β{\displaystyle c(r)=1+(r-1)/\beta }.

انخفاض ضغط الدم

تُستخدم اختزالات AP لتحديد الاكتمال في فئتي Log-APX و Poly-APX . وهي حالة خاصة من اختزال PTAS، وتستوفي القيود التالية.

في اختزال AP، لدينا أنه بالنسبة لبعض الثوابتα{\displaystyle \alpha }،

Rب(x،y)رRأ(x،y)1+α(ر-1){\displaystyle R_{B}(x',y')\leq r\rightarrow R_{A}(x,y)\leq 1+\alpha \cdot (r-1)}

مع التعميم الإضافي الذي يسمح للدالة g بالاعتماد على نسبة التقريب r ، كما هو الحال في اختزال PTAS.

يُعدّ اختزال AP تعميمًا لاختزال E. ويتطلب اختزال AP فرض قيد إضافي للحفاظ على عضوية Log-APX و Poly-APX، كما هو الحال في اختزال E: بالنسبة لحجم مسألة ثابت، يجب ألا يتزايد وقت حساب f و g مع زيادة نسبة التقريب.

تقليص الفجوة

يُعدّ اختزال الفجوة نوعًا من أنواع الاختزال، ورغم فائدته في إثبات بعض نتائج عدم التقريب، إلا أنه لا يُشبه أنواع الاختزال الأخرى الموضحة هنا. يتعامل اختزال الفجوة مع مسائل التحسين ضمن إطار مسألة القرار، وذلك بتغيير هدف المسألة إلى التمييز بين الحل الأمثل والحلول التي تقلّ عنه بمقدار عامل ضربي.

انظر أيضاً

مراجع

  1. 1 2 كريسينزي، بييرلويجي (1997). "دليل موجز للاختزالات التي تحافظ على التقريب" . وقائع مؤتمر التعقيد الحسابي. المؤتمر السنوي الثاني عشر لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات . واشنطن العاصمة: جمعية الحاسبات التابعة لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات. ص  262 وما يليها. doi : 10.1109/CCC.1997.612321 . ISBN 0-8186-7907-7. S2CID 18911241 .