Gegenstand dieses Lehrbuchs ist die Behandlung schwer lösbarer diskreter Optimierungsprobleme. Im ersten Teil werden schnelle Algorithmen vorgestellt, die solche Probleme näherungsweise lösen können. Der zweite Teil behandelt Komplexitätstheorie und Nichtapproximierbarkeit von Optimierungsproblemen. Das Lehrbuch enthält zudem zahlreiche Anwendungsbeispiele, Übungsaufgaben, Illustrationen und Abschnitte über Grundlagen wie etwa die Turingmaschine.
- 520 Seiten
- German
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Approximative Algorithmen und Nichtapproximierbarkeit
Über dieses Buch
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Information
Thema
MathematikThema
ProgrammierungInhaltsverzeichnis
- Frontmatter
- Inhaltsverzeichnis
- Kapitel 1 Einführung
- Kapitel 2 Die Komplexitätsklassen P und NP
- Kapitel 3 Approximative Algorithmen mit additiver Güte
- Kapitel 4 Algorithmen mit multiplikativer Güte I: Zwei Beispiele
- Kapitel 5 Algorithmen mit multiplikativer Güte II: Graphenprobleme
- Kapitel 6 Algorithmen mit multiplikativer Güte III: Prozessoptimierung
- Kapitel 7 Algorithmen mit multiplikativer Güte IV: Packungsprobleme
- Kapitel 8 Approximationsschemata
- Kapitel 9 Vollständige Approximationsschemata
- Kapitel 10 Randomisierte Algorithmen
- Kapitel 11 Lineare Programmierung: Deterministisches und randomisiertes Runden
- Kapitel 12 Lineare Programmierung und Dualität
- Kapitel 13 Asymptotische polynomielle Approximationsschemata
- Kapitel 14 MIN JOB SCHEDULING
- Kapitel 15 Max-Min Resource Sharing
- Kapitel 16 Semidefinite Programmierung
- Kapitel 17 Komplexitätstheorie für Optimierungsprobleme
- Kapitel 18 Nichtapproximierbarkeit I
- Kapitel 19 PCP Beweissysteme
- Kapitel 20 Nichtapproximierbarkeit II
- Backmatter
Häufig gestellte Fragen
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