รายการของปัญหา NP-hard ที่มีการวิจัยเชิงรุกในการวิเคราะห์พฤติกรรมเชิงปฏิบัติ

ฉันกำลังมองหารายการปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ NP-hard ที่มีการวิจัยเชิงรุกในการแก้ปัญหาเชิงปฏิบัติสำหรับการแก้ปัญหาและมีเกณฑ์มาตรฐานทั่วไปที่ผู้คนพยายามเอาชนะ

ตัวอย่างรวมถึง: การสร้างต้นไม้ขึ้นใหม่จากสายวิวัฒนาการ (ฮิวริสติกเช่นที่นี่ ) พนักงานขายเดินทาง (ไม่ค่อยกระตือรือร้น แต่LKHเป็นที่รู้จักกันดี)

โดยเฉพาะอย่างยิ่งฉันกำลังมองหาพื้นที่ของการวิจัยที่ผู้คนสนใจเรื่องค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นจริง (เช่น TSP หรือ phylogeny ที่กล่าวถึงข้างต้น) เช่นการค้นหาต้นไม้ตัดสินใจไม่ใช่สิ่งที่ฉันกำลังมองหาเนื่องจากมีเพียงไม่กี่คนที่สนใจเกี่ยวกับความสูงของต้นไม้ที่เกิดขึ้น

MaxSAT - ผู้คนสนใจเรื่องนี้มากเพราะนักแก้ปัญหา SAT ได้รับการพัฒนามาอย่างดีซึ่งมักเป็นหนทางที่ดีที่สุดสำหรับปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ NP ที่คุณชื่นชอบในทางปฏิบัติคือลด MaxSAT ลงแล้วจึงใช้หนึ่งในนักแก้ปัญหาที่รู้จักกันดี ตรวจสอบการแข่งขัน SAT เพื่อหาเกณฑ์มาตรฐานและอื่น ๆ

Clique-finders ถูกนำมาใช้ในการคำนวณทางชีววิทยาและ combinatorics และอัลกอริทึมฮิวริสติกนั้นดีอย่างน่าตกใจอย่างที่ฉันจำได้

ส่วนใหญ่ของการวิจัยการดำเนินงานนั้นใช้เพื่ออัลกอริธึมรวมถึงฮิวริสติกสำหรับการแก้ปัญหากรณีของการโปรแกรมเชิงเส้นจำนวนเต็มหรือจำนวนเต็มแบบผสม

การวิจัยการดำเนินงานมีปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ combinatorial จำนวนมากที่การพัฒนาของฮิวริสติกเพื่อลด (หรือเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด) ของค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นเป็นพื้นที่ที่ใช้งานมาก

ตัวอย่างเช่นปัญหาการกำหนดเส้นทางของยานพาหนะปัญหาเกี่ยวกับการกำหนดเส้นทางอาร์คความจุปัญหาทรี spanning ขั้นต่ำและความหลากหลายของปัญหาเหล่านี้