maio/2000katia@cin.ufpe.br1 introdução à np-completude katia s. guimarães katia@cin.ufpe.br
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Introdução à NP-completude
Katia S. Guimarãeskatia@cin.ufpe.br
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Problemas NP-Completos
Há muitos problemas com aplicações práticas importantes para os quais não se conhece algoritmos polinomiais.
Esse problemas são chamados intratáveis.
Dentre os problemas intratáveis podemos citar muitas aplicações inadiáveis.
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Problemas NP-Completos
Problemas Intratáveis: - Gerenciamento de filas para uso de CPU (escalonamento) - Gerenciamento de memória (fragmentação) - Árvore geradora de grau limitado (Proj. redes) - Árvore geradora de diâmetro limitado (Redes) - Caminho Hamiltoniano - Caixeiro Viajante (TSP) - Localização de recursos em Sist. Distribuídos.
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Problemas NP-Completos
Informalmente, problemas intratáveis são aqueles para os quais o melhor limite inferior conhecido é polinomial, enquanto queo melhor algoritmo conhecido é exponencial.
exponencialpolinomial
Problemas intratáveis
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ABSTRAINDO O GRAU DO POLINÔMIOE A BASE DA FUNÇÃO EXPONENCIAL
Antes, nós desejávamos nos abstrair das constantes aditivas e multiplicativas. Para expressarmos esta abstração formalmente, introduzimos os conceitos de (f), (f) e (f).
Como não sabemos se os problemas intratáveisestão na classe dos polinomiais (n^c) ou dos exponenciais (c^n), vamos querer nos abstrairde qual seja o grau do polinômio ou a base da função exponencial. Queremos saber somente a qual destas duas classes o problema pertence.
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Problemas de Decisão
Para simplificar as definições, trataremosapenas de problemas de decisão, ou seja,problemas cuja solução é “SIM” ou “NÃO”.
Ex:Entrada: G(V,E), x1, x2, ..., xk V, C Saída: Existe em G um caminho passando por todos os vértices xi dados, cujo custo seja no máximo C?
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Problemas de Decisão
Se um problema P não é de decisão (Ex: Qual o custo do menor caminho passando pelos vértices dados?),então existe um problema de decisãoque ajudará a resolver o problema P em tempo igual ao tempo de resolver o problema de decisão correspondente,a menos de um fator polinomial.
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Problemas NP-completos
Para podermos definir formalmente a classeNP-completo, vamos antes apresentar duas outras classes de problemas:
- Classe NP - Classe NP-difícil
NP-completo = NP NP-difícil
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Problemas NP
NP é uma classe de problemas para os quais existe um algoritmo polinomial, embora não determinístico (daí o NP).
(Note que esta classe inclui os problemas polinomiais.)
Algoritmo NPpolinomial
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Algoritmos Não-determinísticos
Um algoritmo é não-determinístico se ele é escrito numa linguagem não-determinística: - Contém todos os comandos de uma linguagem regular, e - Contém um comando salto-nd
Os problemas com algoritmos polinomiais tambémpertencem à classe NP, pois estes algoritmos usam uma linguagem não-determinística, embora sem lançar mão do comando salto-nd.
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Algoritmos Não-determinísticos
Um algoritmo não-determinístico para um problema de decisão responde “SIM” se existe pelo menos uma maneira de fazer escolhas de execução nos salto-nd de forma que a resposta do algoritmo seja “SIM”, e “NÃO”, caso todas as combinações de escolhas de execução nos salto-nd levem a uma resposta “NÃO”.
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Problema CLIQUE
ENTRADA: - G(V, E), um grafo não-direcionado e sem peso nas arestas, e - k , um número natural, k |V|
SAÍDA: - Existe em G um subgrafo completo com k vértices?
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Algoritmo NP para CLIQUEAlgoritmo CLIQUE (G(V, E), k) Para cada v V faça /* Decidir se escolhido */ salto-nd
{ escolhido [v] true; escolhido [v] false } /* Vértices escolhidos formam um clique? */ forma-clique true; Para cada v V faça
se escolhido [v] então /* v tem k-1 vizinhos marcados? */cont 0;para todo w Adj(v) faça se escolhido [w] então cont cont + 1;se cont k -1 então forma-clique false;
Output (forma-clique).
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Algoritmo NP para CLIQUE
Custo do Algoritmo CLIQUE T(n) = [n] + [n + |E|]
Note que - Se existir um clique no grafo G, então existe uma seqüência de escolhas nos comandos salto-nd que levam a uma resposta “SIM”. - Se não existir um clique em G, a verificação irá forçar o “NÃO”.
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Problemas NP-difíceis
A classe dos problemas NP-difíceis contémos problemas de complexidade maior ouigual à do problema SATisfatibilidade.
Algoritmo NPpolinomial
SAT
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Redução Polinomial
A maneira de mostrar que a complexidade de SAT é um limite inferior para a com- plexidade de um problema P é fazer uma redução polinomial de SAT a este problema P, ou seja, definir uma solução para SAT usando uma solução para P como “caixa preta”.
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Redução Polinomial
Formalmente, redução polinomial de um problema P* a um outro problema P, é umalgoritmo polinomial que transforma uma instância x de P* em um instância y de P, de forma que:
P*(x) = “SIM” se e somente se P(y) =“SIM”.
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Redução Polinomial
A complexidade de SAT é um limite inferior para a complexidade do problema P porque se o problema P for resolvido em tempo polinomial, o problema SAT também poderá ser resolvido em tempo polinomial.
ReduçãoPolinomial
AlgoritmoPolinomial
para P
Algoritmo polinomial para SAT
y inst. de Px inst. de SATx SAT
y P
(sse)
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Problema SAT
Entrada: Expressão booleana , na Forma Normal Conjuntiva (FNC), ou seja, uma conjunção de disjunções.
Saída: Existe uma valoração das variáveis de de forma que seja verdadeira?
Ex: = (x y z) (x y z) (x y z) A resposta para é “SIM” ( x=1, y=1, z=0 )
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Redução de SAT a Clique
Algoritmo polinomial para, dada uma expressãobooleana na FNC, , (instância de SAT), gerarum grafo G(V,E) e um natural k |V| tal que: é satisfatível sse existe um k-clique em G.
Algoritmo para gerar G(V,E) e k: Seja = c1 c2 ... cm
V {vi j, onde i é a cláusula e j é a variável } E { (vi j, v k l), onde i k e vi j v k l }.
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Redução de SAT a Clique
Exemplo: = ( x y z) (x y z) (y z)
x
y
y
z
z
z
y
x
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Redução de SAT a Clique
1. O algoritmo de redução é polinomial. O número de vértices gerados é menor
que o tamanho da entrada (número de símbolos na expressão booleana).
O número de arestas geradas é limitadosuperiormente por |V| x |V|.
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Redução de SAT a Clique
2. é satisfatível sse existe um k-clique em G. Se é satisfatível, então existe uma valora
ção das variáveis em que faz verdadeira.
Como está na FNC, há pelo menos umliteral em cada cláusula com valor verdadeiro.
Considere os vértices V de G que correspondem a estes literais. O subgrafo gerado G[V] é umm-clique.
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Redução de SAT a Clique
2. é satisfatível sse existe um k-clique em G. Se existe um m-clique no grafo criado na redução,
então, por construção de G, temos que:1. Cada um dos vértices deve corresponder a um literal de uma cláusula diferente, e2. As valorações destes literais não podem se contradizer.É possível valorar as variáveis corrresps a estesliterais de forma a tornar verdadeira (as demais variáveis podem tomar qualquer valor). Logo, é satisfatível.
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A Classe NP-Completo
Como dissemos inicialmente,
NP-completo = NP NP-difícil
Algoritmo NPpolinomial
SAT
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Classe NP-Completo - Abordagens
Há uma série de técnicas para lidar com problemas NP-completos. Dependendo da situação, algumas são mais adequadas do que outras.
Ex. - Algoritmos de Aproximação - Programação Dinâmica (Pseudo-polin.) - Algoritmos Randômicos
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Algoritmos de Aproximação
Ex. Problema Bin-Packing
Entrada: Números 0 < x < 1Saída: Quantos bins de capacidade 1 são necessários para conter estes números?
Uma entrada poderia ser: .4 .3 .4 .5 .7 .6 .5 .6 Abordagem 1: FIRST FIT
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Bin-Packing
Entrada: .4 .3 .4 .5 .7 .6 .5 .6
Abordagem 1: FIRST FIT
Saída: {.4, .3}, { .4, .5}, {.7}, {.6}, {.5}, {.6}
Garantia do FIRST FIT: de bins 2 ótimo.
Abordagem 2: DECREASING FIRST FIT
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Bin-Packing
Entrada: .4 .3 .4 .5 .7 .6 .5 .6 Abordagem 2: DECREASING FIRST FIT
Saída: {.7, .3}, {.6, .4}, { .6, .4}, {.5, .5}
Garantia do DECREASING FIRST FIT: de bins 1.25 ótimo.
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Problema Soma dos Subconjuntos
Entrada: n números naturais
Saída: Existe uma bipartição dos números na entrada tal que as somas dos elementos em cada conjunto seja igual?
Uma entrada poderia ser: 5 3 2 4Abordagem: Programação Dinâmica
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Problema Soma dos Subconjuntos
Entrada: 5 3 2 4Abordagem: Programação Dinâmica
5 0 0 0 0 x 0 0 0 0 0 0 0 0
0 3 0 0 x 0 x 0 0 x 0 0 0 0 0 0 2 0 x x 0 x 0 x x 0 x 0 0 0 0 4 0 x x x x x x x 0 x x x 0 x
Saída: Matriz [n, xi / 2]
Custo: Tamanho da matriz = n xi
(Pseudo-Polinomial)
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