• Keine Ergebnisse gefunden

Diskrete Optimierung 13. Übungsblatt

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Aktie "Diskrete Optimierung 13. Übungsblatt"

Copied!
2
0
0

Wird geladen.... (Jetzt Volltext ansehen)

Volltext

(1)

Diskrete Optimierung 13. Übungsblatt

Fachbereich Mathematik SoSe 2013

Prof. Dr. Stefan Ulbrich 9. Juli 2013

Dipl.-Math. Madeline Lips

ACHTUNG:Die Vorlesung und Übung am Donnerstag (11.07.2013) fällt aus. Gegebenenfalls können Sie in dieser Woche eine Übungsgruppe an einem anderen Tag besuchen.

Gruppenübung

Aufgabe G1 (Approximationsalgorithmen) Definition:

Einα-ApproximationsalgorithmusAfür ein MaximierungsproblemΠ

• berechnet zu jeder Instanz I∈Πeine zulässige Lösung mit WertA(I)≥α·OP T(I)

• hat eine Laufzeit polynomial in der Eingabegröße vonI. αheißt Approximationsgüte.

Algorithm 1Path-Growing-Algorithmus für gewichtsmaximale Matchings

INPUT: Ungerichteter (zusammenhängender) GraphG= (V,E)in Adjazenzlistendarstellung und eine Kantengewichtung c:E→R+

OUTPUT: Matching

1: SetzeM0=;, M1=;undi=0.

2: ifE=;then

3: return Gbesitzt nur das leere Matching

4: end if

5: whileE6=;do

6: wähle eine beliebige EckeuV

7: whileuhat einen Nachbarnv do

8: wähle eine Kantee={u,v}mitvV und maximalen Gewichtc(e)unter allen Kanten inδ(u)

9: Mi:=Mi∪ {e}

10: i:=1−i

11: löscheuausG(G:=Gu)

12: u:=v

13: end while

14: end while

15: ifc(M0)≥c(M1)then

16: return M0

17: else

18: return M1

19: end if

Zeigen Sie, dass der PGA-Matching Algorithmus ein 1

2-Approximationsalgorithmus für die Bestimmung gewichtsmaxi- maler Matchings ist.

1

(2)

Aufgabe G2 (Modellierung)

Es gibt eine Menge (C) von Verbrauchern die an neue Versorgungseinrichtungen angebunden werden müssen. Die Menge potenzieller Standorte für Versorgungseinrichtungen seiF. Für die Eröffnung einer Versorgungseinrichtung (i) entstehen Kosten in Höhe von fi und das Verbinden des Verbrauchers jmit der Versorgungseinheit i verursacht Kosten von ci j. Nehmen Sie an, dass die Verbindungskosten metrisch sind. Es soll entschieden werden, an welchen Standorten tatsäch- lich Versorgungseinrichtungen gebaut werden sollen, sodass die entstehenden Kosten so gering wie möglich bleiben.

Modellieren Sie dieses Problem als ILP.

Aufgabe G3

Planen Sie einen Hausbau, der durch folgende Tabelle beschrieben wird:

Vorgang Dauer (in Tagen) Vorgänger (muss vor Vorgang fertig sein)

A: Finanzierungspartner sichern 14 –

B: Grundstück wählen 8 –

C: Finanzierung wählen 5 A

D: Grundstück kaufen 26 A und B

E: Bauplan erstellen 30 B

• Wie lange beträgt die kürzest mögliche Gesamtdauer des Projektes?

• Was sind jeweils die frühest und die spätest möglichen Startzeiten für die einzelnen Projektschritte, mit der die optimale Gesamtdauer des Projektes eingehalten werden kann?

• Bei welchen Vorgängen darf es auf keinen Fall zu Verzögerungen kommen, da sich sonst auf jeden Fall die Gesamt- dauer des Projektes erhöht?

2

Referenzen

ÄHNLICHE DOKUMENTE

Empfängt das GPS-Gerät die Signale von mindestens vier Satelliten, läßt sich daraus die aktuelle Zeit sowie die aktuelle Position des GPS-Geräts bestimmen. Stelle

Fachbereich Mathematik SoSe 2011.

There are benefits to be derived from doing this (cheaper housing, government incentives, easier recruitment, etc.) which have been costed.. Also, however, there will be greater

c) Bringen Sie die Lagrange-Relaxierung aus Aufgabenteil a) in eine Form, die es erlaubt, die Berechnung von L (λ) auf die Bestimmung eines gewichtsminimalen 1-Baumes

b) Für Antennen, welche in Grenznähe stehen, kann es Einschränkungen hinsichtlich der zuweisbaren Frequenzen geben. für jede Antenne in einem Grenzgebiet gibt es eine Teilmenge von

Die Färbungszahl ist die kleinstmögliche Anzahl von Farben, für die es eine zulässige Färbung gibt?. Warum ist diese Formulierung ungünstig um mit dem Branch &

In dem großen Würfel nennen wir drei kleine Würfel eine Linie, falls sie parallel zu einer Kante des großen Würfels aufgereiht liegen, eine Diagonale parallel zu einer der

Tritt in den Nebenbedingungen oder der Zielfunktion eines Optimierungsproblems eine stetige Funktion g : R → R auf, so kann diese durch einen linearen Spline approximiert werden.. , n