ผลต่างระหว่างรุ่นของ "01204512/weight bipartite matching"
ไปยังการนำทาง
ไปยังการค้นหา
Jittat (คุย | มีส่วนร่วม) |
Jittat (คุย | มีส่วนร่วม) |
||
แถว 5: | แถว 5: | ||
เราเขียน integer program ของปัญหาดังกล่าวได้ดังนี้ เราจะให้ตัวแปร <math>x(u,v)</math> มีค่าเป็น 1 ถ้าเราเลือกเส้นเชื่อมนั้นใน matching และเป็น 0 ถ้าเราไม่ได้เลือก | เราเขียน integer program ของปัญหาดังกล่าวได้ดังนี้ เราจะให้ตัวแปร <math>x(u,v)</math> มีค่าเป็น 1 ถ้าเราเลือกเส้นเชื่อมนั้นใน matching และเป็น 0 ถ้าเราไม่ได้เลือก | ||
− | * | + | * Maximize <math>\sum_{(u,v)\in E} w(u,v)\cdot x(u,v)</math> |
* Subject to: | * Subject to: | ||
− | ** | + | ** for all <math>u\in U</math>, <math>\sum_{(u,v)\in E} x(u,v)=1</math> |
− | ** | + | ** for all <math>v\in V</math>, <math>\sum_{(u,v)\in E} x(u,v)=1</math> |
− | ** | + | ** for all <math>(u,v)\in E</math>, <math>x(u,v)\in\{0,1\}</math> |
+ | |||
เราจะ relax ปัญหาให้เป็น linear program โดยเปลี่ยนเงื่อนไขสุดท้ายเป็น | เราจะ relax ปัญหาให้เป็น linear program โดยเปลี่ยนเงื่อนไขสุดท้ายเป็น | ||
** For all <math>(u,v)\in E</math>, <math>x(u,v)\geq 0</math> | ** For all <math>(u,v)\in E</math>, <math>x(u,v)\geq 0</math> | ||
+ | |||
+ | จาก linear program ดังกล่าว เราสามารถหา dual program ได้ โดยสร้างตัวแปร <math>a(u)</math> สำหรับทุก ๆ <math>u\in U</math> (เงื่อนไขแรก) และตัวแปร <math>b(v)</math> สำหรับทุก ๆ <math>v\in V</math> (เงื่อนไขที่สอง) เนื่องจากเงื่อนไขเป็นสมการ (ไม่ใช่ อสมการ) ตัวแปร dual ทั้งสองจะเป็นแบบไม่ระบุขอบเขต | ||
+ | |||
+ | ด้านล่างเป็น dual linear program | ||
+ | |||
+ | * Minimize <math>\sum_{u\in U} a(u) + \sum_{v\in V} b(v)</math> | ||
+ | * Subject to: | ||
+ | ** for all <math>(u,v)\in E</math>, <math>a(u)+b(v)\geq w(u,v)</math> |
รุ่นแก้ไขเมื่อ 04:34, 8 สิงหาคม 2555
- เอกสารนี้เป็นส่วนหนึ่งของวิชา 01204512
เราจะพิจารณาปัญหา maximum weighted perfect bipartite matching ให้ bipartite graph ที่มีน้ำหนัก บนเส้นเชื่อม
เราเขียน integer program ของปัญหาดังกล่าวได้ดังนี้ เราจะให้ตัวแปร มีค่าเป็น 1 ถ้าเราเลือกเส้นเชื่อมนั้นใน matching และเป็น 0 ถ้าเราไม่ได้เลือก
- Maximize
- Subject to:
- for all ,
- for all ,
- for all ,
เราจะ relax ปัญหาให้เป็น linear program โดยเปลี่ยนเงื่อนไขสุดท้ายเป็น
- For all ,
จาก linear program ดังกล่าว เราสามารถหา dual program ได้ โดยสร้างตัวแปร สำหรับทุก ๆ (เงื่อนไขแรก) และตัวแปร สำหรับทุก ๆ (เงื่อนไขที่สอง) เนื่องจากเงื่อนไขเป็นสมการ (ไม่ใช่ อสมการ) ตัวแปร dual ทั้งสองจะเป็นแบบไม่ระบุขอบเขต
ด้านล่างเป็น dual linear program
- Minimize
- Subject to:
- for all ,