ผลต่างระหว่างรุ่นของ "01204512/congestion2"

จาก Theory Wiki
ไปยังการนำทาง ไปยังการค้นหา
แถว 13: แถว 13:
  
 
หมายเหตุ เราเขียน <math>[k]</math> แทนเซต <math>\{1,2,3,\ldots,k\}</math>
 
หมายเหตุ เราเขียน <math>[k]</math> แทนเซต <math>\{1,2,3,\ldots,k\}</math>
 +
 +
สังเกตว่าสำหรับคำตอบใด ๆ ของปัญหา congestion minimization เป้าหมาย (max congestion) ที่ได้นั้น จะเป็น upper bound ของของเป้าหมายของคำตอบใด ๆ ของปัญหา dual นี้  พิจารณาคำตอบของปัญหา congestion minimization ที่ใช้ paths <math>p_i</math> ระหว่างคู่ <math>(s_i,t_i)</math>  เราจะได้ว่า <math>\max_e c(e) \geq \sum_e w(e)c(e)</math>
 +
 +
สังเกตว่า
 +
<math>
 +
\sum_i w(p_i)
 +
=\sum_i\sum_{e\in p_i} w(e)
 +
=\sum_e\sum_{p_i\ni e} w(e)
 +
=\sum_e w(e)c(e)
 +
</math>
 +
 +
นั่นคือ
 +
<math>\max_e c(e)
 +
\geq \sum_e w(e)c(e)
 +
= \sum_i w(p_i)
 +
\geq \sum_i w(s_i,t_i)
 +
</math>
 +
ตามต้องการ

รุ่นแก้ไขเมื่อ 07:09, 4 กรกฎาคม 2555

เอกสารนี้สำหรับรายวิชา 01204512 อ้างอิงจาก http://www.cs.berkeley.edu/~satishr/cs270/sp12/ lecture 1

ในเอกสาร 01204512/congestion1 เราวิเคราะห์กรณีกราฟพิเศษ ที่มี paths ความยาว เชื่อมระหว่างจุดปลาย

ในส่วนนี้เราจะวิเคราะห์กรณีทั่วไป จะวิเคราะห์ผ่านทางปัญหาทวิภาค (dual problem) สำหรับการหาปัญหาทวิภาคนี้ เราจะพิจารณาละเอียดต่อไป

สำหรับปัญหา congestion minimization ในปัญหาทวิภาคของปัญหาดังกล่าว เราต้องการหาค่า weight ให้กับทุก ๆ edge โดยที่ผลรวมของ weight มีค่าเท่ากับ 1 นอกจากนี้ ให้ เป็น shortest path ระหว่าง และ ภายใต้ weight เป้าหมายของเราคือพยายามจะ maximize ผลรวมของระยะทางสั้นที่สุดของทุก ๆ คู่

ปัญหาดังกล่าวนิยามได้ดังนี้

  • max
  • subject to:

หมายเหตุ เราเขียน แทนเซต

สังเกตว่าสำหรับคำตอบใด ๆ ของปัญหา congestion minimization เป้าหมาย (max congestion) ที่ได้นั้น จะเป็น upper bound ของของเป้าหมายของคำตอบใด ๆ ของปัญหา dual นี้ พิจารณาคำตอบของปัญหา congestion minimization ที่ใช้ paths ระหว่างคู่ เราจะได้ว่า

สังเกตว่า

นั่นคือ ตามต้องการ