ভিডিও: AI-তে TSP কী?
2024 লেখক: Miles Stephen | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:34
বিমূর্ত: - ভ্রমণকারী বিক্রয়কর্মী সমস্যা ( টিএসপি ) কম্পিউটেশনাল ম্যাথমেটিক্স এবং কম্বিনেটরিয়াল অপ্টিমাইজেশানের সবচেয়ে নিবিড়ভাবে অধ্যয়ন করা সমস্যাগুলির মধ্যে একটি। এটিকে NP- সম্পূর্ণ কম্বিনেটরিয়াল অপ্টিমাইজেশন সমস্যার শ্রেণী হিসাবেও বিবেচনা করা হয়।
আরও জেনে নিন, কম্পিউটার বিজ্ঞানে টিএসপি কী?
ভ্রমণ বিক্রয়কর্মী সমস্যা ( টিএসপি ) একটি অ্যানালগরিদমিক সমস্যা যা পরিদর্শন করা আবশ্যক পয়েন্ট এবং অবস্থানগুলির মধ্যে সংক্ষিপ্ততম রুট খুঁজে বের করার জন্য কাজ করে। ফোকাসড অনঅপ্টিমাইজেশান, টিএসপি প্রায়ই ব্যবহার করা হয় কম্পিউটার বিজ্ঞান বিভিন্ন নোডের মধ্যে ভ্রমণ করার জন্য ডেটার জন্য সবচেয়ে কার্যকরী রুট খুঁজে বের করতে।
আরও জানুন, টিএসপি কি একটি এনপি? কেন টিএসপি এটি না এনপি -সম্পূর্ণ যেহেতু এটি নেই এনপি , এটা হতে পারে না এনপি -সম্পূর্ণ। ভিতরে টিএসপি আপনি শর্টস্টলুপ খুঁজছেন যা প্রতিটি শহরের মধ্য দিয়ে যায় একটি নির্দিষ্ট শহরের সেটে। যেহেতু এটি সমাধান করতে সূচকীয় সময় লাগে এনপি , সমাধান বহুপদী সময়ে পরীক্ষা করা যাবে না। তাই এই সমস্যা এনপি - কঠিন, কিন্তু ভিতরে না এনপি.
এই বিবেচনায় রেখে, DAA তে TSP কি?
ভ্রমণ বিক্রয়কর্মী সমস্যা ( টিএসপি ) গণিতের একটি জনপ্রিয় সমস্যা যা বিন্দু এবং দূরত্বের একটি সেট দেওয়া সবচেয়ে কার্যকরী ট্র্যাজেক্টোরির জন্য অনুরোধ করে যা অবশ্যই সবগুলিকে দেখতে হবে। কম্পিউটার বিজ্ঞানে, সমস্যাটি বিভিন্ন নোডের মধ্যে ডেটা ভ্রমণের জন্য সবচেয়ে দক্ষ রুটে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
কেন TSP NP সম্পূর্ণ?
প্রমাণ: সেটা দেখানোর জন্য TSP হল NP - কঠিন , আমাদের দেখাতে হবে যে প্রতিটি সমস্যা y মধ্যে এনপি কমিয়ে দেয় টিএসপি বহুপদী সময়ে। এটি করার জন্য, হ্যামিলটোনিয়ান সাইকেল (HC) এর সিদ্ধান্ত সংস্করণ বিবেচনা করুন। এটা সর্বজনবিদিত যে এইচ.সি এনপি - সম্পূর্ণ , এইভাবে HC হয় এনপি - কঠিন এবং প্রতিটি সমস্যা এনপি বহুপদী সময়ে HC-তে হ্রাস পায়।