Con l'avvento della programmazione lineare, questi metodi sono stati applicati a problemi quali l'assegnazione, il flusso massimo e il trasporto. Nell'era moderna, l'ottimizzazione combinatoria è utile per lo studio di algoritmi, con particolare rilevanza per l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e la ricerca operativa.
A cosa serve l'ottimizzazione combinatoria?
L'ottimizzazione combinatoria è il processo di ricerca dei massimi (o minimi) di una funzione obiettivo F il cui dominio è uno spazio di configurazione discreto ma ampio (al contrario di uno spazio N-dimensionale spazio continuo).
Perché l'ottimizzazione combinatoria è difficile?
La difficoltà nasce dal fatto che a differenza della programmazione lineare, la regione ammissibile del problema combinatorio non è un insieme convesso. Quindi, dobbiamo, invece, cercare un reticolo di punti ammissibili, o nel caso degli interi misti, un insieme di semirette o segmenti disgiunti per trovare una soluzione ottima.
Qual è il problema dell'ottimizzazione combinatoria?
L'ottimizzazione combinatoria è un argomento che consiste nel trovare un oggetto ottimo da un insieme finito di oggetti … Opera nel dominio di quei problemi di ottimizzazione in cui l'insieme delle soluzioni ammissibili è discreto o può essere ridotto a discreto e in cui l'obiettivo è trovare la soluzione migliore.
L'ottimizzazione combinatoria è NP-difficile?
Quando si dimostra che una versione decisionale di un problema di ottimizzazione combinatoria appartiene alla classe dei problemi NP-completi, la versione di ottimizzazione è NP-hard … Il problema di ottimizzazione, cioè, trovare il numero minimo (k minimo) di poligoni a forma di stella la cui unione è uguale a un dato poligono semplice è NP-difficile.
