In der gierigen Methode bekommen wir?

In der gierigen Methode bekommen wir?
In der gierigen Methode bekommen wir?

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Anonim

In einem gierigen Algorithmus treffen wir die Wahl, die uns im Moment am besten erscheint in der Hoffnung, dass sie zu einer global optimalen Lösung führt. Bei der dynamischen Programmierung treffen wir bei jedem Schritt eine Entscheidung unter Berücksichtigung des aktuellen Problems und der Lösung des zuvor gelösten Teilproblems, um die optimale Lösung zu berechnen.

Wie viele zulässige Lösungen gibt es bei der Greedy-Methode?

Ein Greedy-Algorithmus trifft bei jedem Schritt gierige Entscheidungen, um sicherzustellen, dass die Zielfunktion optimiert wird. Der Greedy-Algorithmus hat nur einen Schuss, um die optimale Lösung zu berechnen, sodass er niemals zurückgeht und die Entscheidung umkehrt.

Was ist das Konzept der Greedy-Methode?

Definition: Ein Algorithmus, der immer die beste unmittelbare oder lokale Lösung nimmt, während er eine Antwort findet. Gierige Algorithmen finden die insgesamt oder global optimale Lösung für einige Optimierungsprobleme, können aber für einige Instanzen anderer Probleme weniger als optimale Lösungen finden.

Was sind die Vorteile des gierigen Ansatzes?

Die Verwendung eines Greedy-Algorithmus hat den Vorteil, dass Lösungen für kleinere Instanzen des Problems einfach und leicht verständlich sein können. Der Nachteil ist, dass es durchaus möglich ist, dass die optimalsten Kurzzeitlösungen zu den schlechtesten Langzeitergebnissen führen.

Wann sollten wir gierig verwenden?

Im Folgenden sind einige Probleme aufgeführt, die die optimale Lösung mit dem Greedy-Ansatz verwenden

  • Problem des Handlungsreisenden.
  • Kruskals minimaler Spanning-Tree-Algorithmus.
  • Dijkstras minimaler Spanning-Tree-Algorithmus.
  • Rucksackproblem.
  • Auftragsplanungsproblem.

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