Куб Клее – Минти - Klee–Minty cube - Wikipedia

Куб Кли Минти для симплексного метода теневых вершин.

В Куб Клее – Минти или же Многогранник Клее – Минти (названный в честь Виктор Клее и Джордж Дж. Минти [де ]) это единица измерения гиперкуб переменной измерение чьи углы были возмущены. Клее и Минти продемонстрировали, что Джордж Данциг с симплексный алгоритм имеет низкую производительность в худшем случае при инициализации в одном углу своего «сжатого куба». В трехмерной версии симплексный алгоритм и перекрестный алгоритм посетить все 8 углов в худшем случае.

В частности, многие оптимизации алгоритмы за линейная оптимизация плохо работают при нанесении на куб Клее – Минти. В 1973 году Клее и Минти показали, что Данциг симплексный алгоритм не был полиномиальный алгоритм применительно к их кубу.[1] Позже модификации куба Кли – Минти показали плохое поведение как для других основа -обмен алгоритмы поворота, а также для алгоритмов внутренней точки.[2]

Описание куба

Куб Кли-Минти изначально был задан параметризованной системой линейных неравенств с размерностью в качестве параметра. Когда размерность равна двум, «куб» представляет собой сплющенный квадрат. Когда размерность равна трем, «куб» представляет собой сжатый куб. Помимо алгебраических описаний, появились иллюстрации «куба».[3][4]

Многогранник Клее – Минти имеет вид[5]

Это D переменные, D ограничения, кроме D ограничения неотрицательности и 2D вершины, так же как D-размерный гиперкуб делает. Если максимальная целевая функция равна

и если начальной вершиной симплексного алгоритма является начало координат, то алгоритм, сформулированный Данцигом, посещает все 2D вершины, наконец достигнув оптимальной вершины

Вычислительная сложность

Куб Кли-Минти использовался для анализа производительности многих алгоритмов как в худшем случае, так и в среднем. В временная сложность из алгоритм считает количество арифметические операции достаточно, чтобы алгоритм решил проблему. Например, Гауссово исключение требует от порядок D3 операций, поэтому говорят, что он имеет полиномиальную временную сложность, потому что его сложность ограничена кубический многочлен. Есть примеры алгоритмов, не имеющих полиномиальной сложности. Например, обобщение метода исключения Гаусса называется Алгоритм Бухбергера имеет по своей сложности экспоненциальную функцию данных задачи ( степень полиномов и количество переменных многомерные полиномы ). Поскольку экспоненциальные функции в конечном итоге растут намного быстрее, чем полиномиальные, экспоненциальная сложность означает, что алгоритм имеет низкую производительность при решении больших задач.

Худший случай

Иллюстрация трехмерного многогранник что является допустимой областью для задачи линейного программирования. Симплексный алгоритм пересекает границы между вершины пока не достигнет оптимальной вершины. В показанном случае симплексный алгоритм состоит из пяти шагов. Однако симплексный алгоритм посещает каждую вершину в наихудшем случае задачи, допустимой областью которой является куб Кли-Минти, поэтому количество шагов растет экспоненциально с увеличением размерности задачи.

В математической оптимизации куб Кли-Минти является примером, который показывает худший случай вычислительный сложность из многих алгоритмы из линейная оптимизация. Это деформированный куб ровно 2D углы в измерение  D. Клее и Минти показали, что Данцига симплексный алгоритм посещает все уголки (возмущено) куб в измеренииD в худший случай.[1][6][7]

Модификации конструкции Кли – Минти показали аналогичный экспоненциальный временная сложность для других правил вращения симплексного типа, которые поддерживают первичную выполнимость, например Правило Блэнда.[8][9][10] Другая модификация показала, что перекрестный алгоритм, который не поддерживает первичную осуществимость, также посещает все углы модифицированного куба Кли-Минти.[7][11][12] Как и симплексный алгоритм, алгоритм перекрестного пересечения посещает все 8 углов трехмерного куба в худшем случае.

Алгоритмы следования по пути

Дальнейшие модификации куба Кли – Минти показали низкую производительность центральный путь–Следующие алгоритмы для линейной оптимизации центральный путь проходит произвольно близко к каждому из углов куба. Эта производительность «перехвата вершин» удивительна, потому что такие алгоритмы следования по пути имеют сложность с полиномиальным временем для линейной оптимизации.[3][13]

Средний случай

Куб Клее-Минти также вдохновил на исследования средняя сложность. Когда подходящие повороты выполняются случайным образом (а не по правилу наискорейшего спуска), симплексный алгоритм Данцига требует в среднем квадратично много шагов (в порядке O (D2).[4]Стандартные варианты симплексного алгоритма занимают в среднемD ступеньки для куба.[14] Когда он инициализируется в случайном углу куба, перекрестный алгоритм посещает толькоD дополнительные углы, однако, согласно статье 1994 года Фукуда и Намики.[15][16] Как симплексный алгоритм, так и алгоритм перекрестного пересечения посещают в среднем ровно 3 дополнительных угла трехмерного куба.

Смотрите также

Примечания

  1. ^ а б Кли и Минти (1972)
  2. ^ Деза, Антуан; Нематоллахи, Эйсса; Терлаки, Тамаш (май 2008 г.). «Насколько хороши методы внутренней точки? Кубы Кли-Минти ужесточают границы сложности итераций». Математическое программирование. 113 (1): 1–14. CiteSeerX  10.1.1.214.111. Дои:10.1007 / s10107-006-0044-х. МИСТЕР  2367063. (требуется подписка). pdf-версия на домашней странице профессора Дезы.
  3. ^ а б Деза, Нематоллахи и Терлаки (2008)
  4. ^ а б Gartner & Ziegler (1994)
  5. ^ Гринберг, Харви Дж., Многогранник Кли-Минти демонстрирует экспоненциальную временную сложность симплекс-метода Колорадский университет в Денвере (1997) Скачать PDF
  6. ^ Мурти (1983), 14.2 Вычислительная сложность в худшем случае, стр. 434–437)
  7. ^ а б Терлаки и Чжан (1993)
  8. ^ Блэнд, Роберт Г. (май 1977 г.). «Новые правила конечного поворота для симплекс-метода». Математика исследования операций. 2 (2): 103–107. Дои:10.1287 / moor.2.2.103. JSTOR  3689647. МИСТЕР  0459599.
  9. ^ Мурти (1983), Глава 10.5, стр. 331–333; задача 14.8, п. 439) описывает Правило Блэнда.
  10. ^ Мурти (1983), Задача 14.3, с. 438; задача 14.8, п. 439) описывает наихудшую сложность правила Бланда.
  11. ^ Роос (1990)
  12. ^ Фукуда и Терлаки (1997)
  13. ^ Мегиддо и Шуб (1989)
  14. ^ В более общем смысле для симплексного алгоритма ожидаемое количество шагов пропорциональноD для задач линейного программирования, которые случайным образом извлекаются из Евклидово единичная сфера, как доказано Боргвардтом и Смейл.

    Боргвардт (1987): Боргвардт, Карл-Хайнц (1987). Симплексный метод: вероятностный анализ. Алгоритмы и комбинаторика (учебные и исследовательские тексты). 1. Берлин: Springer-Verlag. С. xii + 268. ISBN  978-3-540-17096-9. МИСТЕР  0868467.

  15. ^ Фукуда и Намики (1994, п. 367)
  16. ^ Фукуда и Терлаки (1997), п. 385)

Рекомендации

внешняя ссылка

Алгебраическое описание с иллюстрацией

Первые два звена имеют как алгебраическую конструкцию, так и изображение трехмерного куба Кли – Минти:

Картинки без линейной системы