Skip to main content

Approximation mit relativer Gütegarantie

  • Chapter
Approximationsalgorithmen
  • 2487 Accesses

Auszug

Die im vorhergehenden Kapitel untersuchte Approximation mit absoluter Gütegarantie kommt immer dann sehr nah an den Wert einer optimalen Lösung, wenn die Werte der Lösungen sehr groß sind. Eine konstante absolute Abweichung von z.B. 10 bei einem optimalen Wert von 1000000 fällt kaum noch „ins Gewicht“. Wie wir aber zum Ende des Kapitels gesehen hatten, kann man bei vielen Problemen durch einen vergleichsweise einfachen Multiplikationstrick die Lücke zwischen optimaler und zweitbester Lösung beinahe beliebig groß machen und damit zeigen, daß man das Problem nicht gut im Rahmen einer absoluten Gütegarantie approximieren kann. Deswegen wenden wir uns nun der „prozentualen“, bzw. korrekter, der relativen Güte zu, bei der man sich in Abhängigkeit von den Werten der Lösungen mit einer Abweichung von z.B. maximal 10% zufrieden gibt. Dies entspricht der alltäglichen Redewendung „Ein, zwei Prozent Abweichung sind tolerierbar“.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 39.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD 49.99
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

3.4 Literatur zu Kapitel 3

  1. Y. Azar. Lower bounds for insertion methods for TSP. Combinatorics, Probability and Computing, 3:285–292, 1994.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  2. B. Boliobás. Modern Graph Theory. Springer, New York, 1998.

    Google Scholar 

  3. N. Christofides. Worst-case analysis of a new heuristic for the travelling salesman problem. Technical Report 388, Graduate School of Industrial Administration, Carnegie-Mellon University, Pittsburgh, 1976.

    Google Scholar 

  4. T. H. Cormen, C. E. Leiserson, and R. L. Rivest. Introduction to Algorithms. MIT Press, Cambridge, 1990.

    MATH  Google Scholar 

  5. G. Cornuejols and G. L. Nemhauser. Tight bounds for Christofides’ traveling salesman heuristic. Mathematical Programming, 14:116–121, 1978.

    Article  MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  6. M. L. Fisher, G. L. Nemhauser, and L. A. Wolsey. An analysis of approximations for finding a maximum weight hamiltonian circuit. Operations Research, 27:799–809, 1979.

    Article  MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  7. M. Grötschel and M. Padberg. Die optimierte Odyssee. Spektrum der Wissenschaft, pages 76–85, April-Heft 1999.

    Google Scholar 

  8. M. M. Halldórsson. Approximations of independent sets in graphs. In Proc. Int. W’shop on Approximation Algorithms for Combinatorial Optimization (APPROX)), pages 1–13, 1998.

    Google Scholar 

  9. D. S. Hochbaum, editor. Approximation Algorithms for NP-Hard Problems. PWS, Boston, 1996.

    Google Scholar 

  10. M. M. Halldórsson and J. Radhakrishnan. Greed is good: Approximating independent sets in sparse and bounded-degree graphs. Algorithmica, 18:145–163, 1997.

    Article  MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  11. C. A. J. Hurkens. Nasty TSP instances for farthest insertion. In Proc. 2nd Integer Programming and Combinatorial Optimization Conf. (1PCO), pages 346–352, 1992.

    Google Scholar 

  12. D.S. Johnson. Approximation algorithms for combinatorial problems. Journal of Computer and System Sciences, 9:256–278, 1974.

    Article  MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  13. E. L. Lawler, J. K. Lenstra, A. H. G. Rinooy Kan, and D. B. Shmoys. The Traveling Salesman Problem. John Wiley & Sons, 1985.

    Google Scholar 

  14. G. Reinelt. The Traveling Salesman: Computational Solutions for TSP Applications. Springer, New York, 1994.

    Google Scholar 

  15. D. J. Rosenkrantz, R. E. Stearns, and P. M. Lewis II. An analysis of several heuristics for the traveling salesman problem. SIAM Journal on Computing, 6:563–581, 1977.

    Article  MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  16. P. M. Vaidya. Geometry helps in matching. SIAM Journal on Computing, 18:1201–1225, 1989.

    Article  MATH  MathSciNet  Google Scholar 

Download references

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2006 B.G. Teubner Verlag / GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden

About this chapter

Cite this chapter

(2006). Approximation mit relativer Gütegarantie. In: Approximationsalgorithmen. Teubner. https://doi.org/10.1007/978-3-8351-9067-2_3

Download citation

Publish with us

Policies and ethics