An NP-complete graph decision problem, the "Multi-stage graph Simple Path" (abbr. MSP) problem, is introduced. The main contribution of this paper is a poly-time algorithm named the ZH algorithm for the problem together with the proof of its correctness, which implies NP=P. (1) A crucial structural property is discovered, whereby all MSP instances are arranged into the sequence $G_{0}$,$G_{1}$,$G_{2}$,... ($G_{k}$ essentially stands for a group of graphs for all $k\geq 0$). For each $G_{j}(j>0)$ in the sequence, there is a graph $G_{i}(0\leq i<j)$ "mathematically homomorphic" to $G_{j}$ which keeps completely accordant with $G_{j}$ on the existence of global solutions. This naturally provides a chance of applying mathematical induction for the proof of an algorithm. In previous attempts, algorithms used for making global decisions were mostly guided by heuristics and intuition. Rather, the ZH algorithm is dedicatedly designed to comply with the proposed proving framework of mathematical induction. (2) Although the ZH algorithm deals with paths, it always regards paths as a collection of edge sets. This is the key to the avoidance of exponential complexity. (3) Any poly-time algorithm that seeks global information can barely avoid the error caused by localized computation. In the ZH algorithm, the proposed reachable-path edge-set $R(e)$ and the computed information for it carry all necessary contextual information, which can be utilized to summarize the "history" and to detect the "future" for searching global solutions. (4) The relation between local strategies and global strategies is discovered and established, wherein preceding decisions can pose constraints to subsequent decisions (and vice versa). This interplay resembles the paradigm of dynamic programming, while much more convoluted. Nevertheless, the computation is always strait forward and decreases monotonically.


翻译:本文提出一个NP完全的图决策问题——"多阶段图简单路径"(简称MSP问题)。主要贡献是为该问题设计了一个名为ZH算法的多项式时间算法,并证明了其正确性,由此可得NP=P。(1) 发现一个关键结构性质:所有MSP实例可排列为序列$G_{0}$、$G_{1}$、$G_{2}$...(其中$G_{k}$本质上代表对所有$k\geq 0$的一组图)。对于该序列中每个$G_{j}(j>0)$,存在一个与$G_{j}$"数学同态"的图$G_{i}(0\leq i<j)$,且在全局解的存在性方面与$G_{j}$保持完全一致。这为算法证明提供了自然运用数学归纳法的机会。以往用于全局决策的算法多受启发式和直觉引导,而ZH算法则专门设计以契合所提出的数学归纳证明框架。(2) 尽管ZH算法处理路径,但始终将路径视为边集的集合,这是规避指数复杂度的关键。(3) 任何寻求全局信息的多项式时间算法都难以避免局部化计算导致的误差。在ZH算法中,所提出的可达路径边集$R(e)$及其计算信息携带所有必要的上下文信息,可用来总结"历史"并探测"未来"以搜索全局解。(4) 发现了局部策略与全局策略的关系并建立联系:前置决策约束后续决策(反之亦然)。这种相互作用类似动态规划范式但更为复杂,然而计算始终是直接的且单调递减。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月15日
Arxiv
14+阅读 · 2021年7月20日
Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey
Arxiv
58+阅读 · 2019年7月31日
VIP会员
最新内容
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
2+阅读 · 6月23日
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
4+阅读 · 6月23日
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
3+阅读 · 6月23日
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员