这部分介绍一些已经解决得很好的组合优化问题, 在此之前,
需要先定义什么叫做"解决得很好".
对于给定的组合优化问题 ,
定义与其相伴的分离问题为: 给定一个点 , 判断 是否成立,
若不成立, 找到一个超平面将
和
分离开来, 说的更具体一点, 要找到 对任意 都成立但
.
在判断一个问题是否有高效的算法的时候,
通常会同时用到下面的四个性质:
- efficient optimization性质:
对于给定的组合优化问题族存在高效的(多项式)算法.
- 强对偶性质: 对于给定的问题族,
存在可以让我们得到可以快速验证最优条件的强对偶问题 ,
这个验证解的最优条件是: 是原问题
的最优解当且仅当存在
使得 .
- efficient separation性质:
存在与组合优化问题相伴的分离问题的高效算法.
- 精确凸包性质: 原文中有compact description of convex hull,
不知道是什么意思, 反正就是原则上可以将每个实例替换为线性规划问题 .