Hladový algoritmus

Z Wikipedie, otevřené encyklopedie
Skočit na: Navigace, Hledání

Hladový algoritmus (anglicky greedy search) je jedním z možných způsobů řešení optimalizačních úloh v matematice a informatice. V každém svém kroku vybírá lokální minimum, přičemž existuje šance, že takto nalezne minimum globální. Hladový algoritmus se uplatní v případě, kdy je třeba z množiny určitých objektů vybrat takovou podmnožinu, která splňuje jistou předem danou vlastnost a navíc má minimální (případně maximální) ohodnocení. Ohodnocení je obvykle reálné číslo w, přiřazené každému objektu dané množiny, ohodnocení množiny A je definováno jako \mathit{w(A)} = \sum_{a \in A} w(a).

Algoritmus[editovat | editovat zdroj]

  1. všechny prvky původní množiny setřídíme do posloupnosti podle rostoucí nebo klesající váhy podle toho, zda chceme výsledek minimalizovat nebo maximalizovat
  2. položíme A_0 = \empty
  3. postupně procházíme posloupnost a vytváříme množiny A_i
    • splňuje-li množina A_{i-1} \cup \{i\} danou podmínku, položíme A_i = A_{i-1} \cup \{i\}
    • jinak A_i = A_{i-1}
  4. projdeme-li takto celou původní množinu, obsahuje množina A_n prvky, splňující danou vlastnost, a to takové, že součet jejich ohodnocení je minimální (maximální)

Různé významy hladového algoritmu[editovat | editovat zdroj]

Pojem hladový algoritmus se (i zde) používá ve dvou významech:

  • 1) druh (optimalizačních) problémů, které jsou správně řešeny hladovým algoritmem
  • 2) hladová heuristika

Problémy řešitelné hladovým algoritmem[editovat | editovat zdroj]

Některé optimalizační problémy jsou řešitelné hladovým algoritmem (popsaným výše), přičemž je zaručeno, že takový algoritmus najde globálně optimální řešení. Z níže popsaných mezi ně patří hledání kostry grafu, problém batohu pro dělitelné předměty a dále např. stavba Huffmanova stromu v Huffmanově kódování.

Teorie je založena na matroidech.

Obecnější přístup použitelný na víc problémů je dynamické programování.

Hladová heuristika[editovat | editovat zdroj]

I když hladový algoritmus nevede ke globálně optimálnímu řešení, můžeme hladový výběr z přípustných možností použít jako heuristiku, která snad vrátí dostatečně dobré řešení. Například v problému obchodního cestujícího lze jako prodloužení cesty vybírat nejbližší ještě nenavštívené město.

Takto se hladová heuristika používá pro řešení NP-těžkých problémů, protože pro ně není znám efektivní způsob přesného řešení. Hladovou heuristiku lze použít v aproximačních algoritmech anebo ji s nimi zkombinovat, tj. jednou se vyřeší problém aproximačně se zárukou chyby a pak mnohokrát heuristicky.

Z hlediska prohledávání stavového prostoru hladový výběr změn je způsob lokálního prohledávání.

Příklady[editovat | editovat zdroj]

Hladové algoritmy se uplatňují například v následujících úlohách:

Hladovou heuristiku lze použít např. pro

  • problém obchodního cestujícího
  • problém batohu pro nedělitelné předměty: máme dáno n předmětů. Pro každý předmět i = 1, \ldots, n máme dánu hmotnost W[i] a cenu P[i]. Je dána kapacita C. Úkolem je najít takovou podmnožinu množiny předmětů, pro niž platí \sum_{i = 1}^{n} x[i]\cdot W[i] \le C a zároveň je celková cena batohu \sum_{i = 1}^{n} x[i]\cdot P[i] je co největší (x je vektor; je-li x[i] = 1, pak i-tý předmět do dané podmnožiny patří, je-li x[i] = 0, pak do ní nepatří). Pro nepřesné (suboptimální) řešení této úlohy pomocí hladového algoritmu stačí setřídit předměty podle rostoucího poměru cena/hmotnost, podmínka na množinu je, že součet hmotností předmětů musí být menší nebo roven C.
  • pro problém vrcholového pokrytí dává hladová heuristika pro některé grafy libovolněkrát horší výsledky než aproximační algoritmus

Související články[editovat | editovat zdroj]