Ricerca Operativa. Claudio Arbib Universitàdi L Aquila. Alcuni problemi combinatorici (Gennaio 2006)

Documenti analoghi
Ricerca Operativa. Claudio Arbib Universitàdi L Aquila. Esercizi di ottimizzazione combinatoria

Metodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Problema dell assegnamento e matrici totalmente unimodulari

min det det Allora è unimodulare se e solo se det 1, 1, 0 per ogni sottomatrice quadrata di di qualsiasi dimensione.

Introduzione ai grafi. Introduzione ai grafi p. 1/2

Matrici unimodulari e totalmente unimodulari

Ricerca Operativa. Claudio Arbib Universitàdi L Aquila. Layout ottimo di dispositivi elettronici ad altissima scala di integrazione

Problemi di localizzazione

a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a mn mentre le variabili decisionali sono rappresentate dal vettore colonna n-dimensionale x,

Introduzione ai grafi. Introduzione ai grafi p. 1/2

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Collegio Didattico in Ingegneria Informatica corso di Ricerca operativa 2. Esercizi sul problema dell assegnamento

Definizione 1.3 (Arco accoppiato) Un arco è accoppiato se è appartenente al matching M.

Claudio Arbib Università di L Aquila. Ricerca Operativa. Reti di flusso

Soluzioni degli esercizi di formulazione di PL{0, 1}

Ricerca Operativa. G. Liuzzi. Lunedí 20 Aprile 2015

Ottimizzazione Combinatoria A. A

Ottimizzazione Combinatoria A. A

Possibile applicazione

3.2 Rilassamenti lineari/combinatori e bounds

AMPL Problemi su Reti

INFORMATICA AA Università degli Studi di Ferrara Facoltà di Scienze MM FF NN Corso di Laurea in «Scienze e Tecnologie per i Beni Culturali»

ALBERI ORIENTATI. Definizione: Albero orientato = rooted tree = grafo orientato con le seguenti proprietà: - ha un nodo fissato, detto radice (r);

Grafi Stessa distanza

Esercizio 2. Domanda 3

Teorema 1. Il problema AP è N P-complete.

Esercizi: Formulare in termini di programmazione lineare (intera) i seguenti problemi

Corso di Laurea in Matematica per l Informatica e la Comunicazione Scientifica

ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE M Esercizi Parte I

G è 2-colorabile se ogni nodo può essere colorato di bianco o di nero in modo che nodi connessi da archi siano colorati con colori distinti.

Se il grafo è bipartito, un accoppiamento viene anche detto assegnamento.

A UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia 17 giugno 2010

Programmazione Lineare Intera: Piani di Taglio

Problema del trasporto

I Appello Ricerca Operativa 2 bis Compito A

Esercitazione 5 Network Flow

Parte II: Ottimalità, rilassamenti e bound

A-2 a PI. Esercizio 2. Domanda 3

Algoritmi e Strutture Dati II: Parte B Anno Accademico Lezione 1

Prof. Giorgio Poletti

Gioco 10x10. Prova con una matita, che punteggio ottieni?

Progettazione di Algoritmi - lezione 1

Certificati dei problemi in NP

12.1 IL PROBLEMA DEL CAMMINO MINIMO: L ALGORITMO DI DIJKSTRA

Esercizi Capitolo 15 - Ricerca locale

Coverage. Visto che il coverage si basa su aree dell ambiente che vengono monitorate non è

Massimo flusso e matching

ALFABETIZZAZIONE INFORMATICA

GEOMETRIA. Elementi geometrici

RICERCA OPERATIVA GRUPPO A prova scritta del 21 luglio 2010

DIFFUSIONE SU GRAFO (rete) E RIPOSIZIONAMENTO DI FARMACI SULLA BASE DELLA SIMILARITA DI STRUTTURA MOLECOLARE

Prova Scritta di Ricerca Operativa Prof. Facchinei 02/07/2002

1 TEORIA DELLE RETI 1. 1 Teoria delle reti. 1.1 Grafi

Esercizio 1. Esercizio 2

Ottimizzazione Combinatoria Proprietà dei Grafi. Ottimizzazione Combinatoria

Analisi e implementazione dell algoritmo di Dijkstra (Parte 1)

ESERCIZIO 1. Ricordiamo il teorema di Gallai: Per ogni grafo G con n nodi si ha: μ(g)+ ρ(g) = n (2) Se inoltre G non ha nodi isolati

Una breve introduzione all implementazione in C di algoritmi su grafo

Makespan con set-up dipendenti dalla sequenza. 1/s jk /C max

Esercitazione 2. Progettare un algoritmo che risolva tale problema in tempo O( E + V log V ).

Esercizi Capitolo 11 - Strutture di dati e progettazione di algoritmi

Esercizi di PLI. a cura di A. Agnetis. Risolvere il seguente problema di PLI con l algoritmo dei piani di Gomory:

Sommario della lezione

Appunti del corso di Informatica 1 (IN110 Fondamenti) 7 Grafi e alberi: introduzione

Matematica Lezione 5

STRUMENTI MATEMATICI

Parte II: Ottimalità, rilassamenti e bound

5 PROGRAMMAZIONE LINEARE INTERA (PLI) E. Amaldi Fondamenti di R.O. Politecnico di Milano 1

PROBLEMI DI VINCOLI CSP (Constraint satisfaction problems) trovare una assegnazione di valori alle variabili che soddisfa i vincoli.

Algoritmi Avanzati Soluzioni dello scritto del 2 febbraio 2004 (appello straordinario)

1) Data la seguente istanza di TSP (grafo completo con 5 nodi): c 12 = 52; c 13 = 51; c 14 = 40; c 15 = 53; c 23 = 44;

3.3 Problemi di PLI facili

a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a mn mentre le variabili decisionali sono rappresentate dal vettore colonna n-dimensionale x,

Algoritmi Euristici. Corso di Laurea in Informatica e Corso di Laurea in Matematica. Roberto Cordone DI - Università degli Studi di Milano

Algoritmi Euristici. Corso di Laurea in Informatica e Corso di Laurea in Matematica. Roberto Cordone DI - Università degli Studi di Milano

Il valore di flusso che si ottiene è

ALFABETIZZAZIONE INFORMATICA

Richiami di Teoria dei Grafi. Paolo Detti Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Università di Siena

Sintesi Sequenziale Sincrona Sintesi Comportamentale di reti Sequenziali Sincrone

GRAFI. Cosa sono Grafi non orientati Grafi orientati Grafi pesati Alberi Automi!

Formulazioni. Consideriamo il seguente problema di Knapsack 0-1. max (5x x 2. ) st 3x x 2. < 6 x {0,1} 2

Prima prova Intermedia di Ricerca Operativa 2 COMPITO A Esercizio 1 (7 punti): LIFO

Grafi diretti. Un grafo diretto (o grafo orientato) G è una coppia (V,E) dove. V è u n i n s i e m e d i nodi (o vertici);

Algoritmo per A. !(x) Istanza di B

Minimo albero di copertura

Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica Fisciano, 10/1/2012

PROBLEMA DEL COMMESSO VIAGGIATORE

Problemi. sbj. x 0, x intero

Triangoli rettangoli. Problema

PROBLEMI DI VINCOLI CSP (Constraint satisfaction problems),, X ik. ) che specificano quali valori delle variabili sono compatibili tra loro,

Parte IV: Matrici totalmente unimodulari

Esame di Ricerca Operativa del 07/09/2016

Sintesi di Reti sequenziali Sincrone

Algebra. Problemi dimostrativi (lavoro singolo) 1. Determinare tutte le funzioni iniettive f : N N tali che. f(f(n)) n + f(n) 2. per ogni n N.

Triangolazione di Delaunay

1 Prodotto cartesiano di due insiemi 1. 5 Soluzioni degli esercizi 6

ALMA MATER STUDIORUM UNIVERSITA' DI BOLOGNA DIPARTIMENTO DI MATEMATICA PROGETTO LAUREE SCIENTIFICHE A.A GRAFI ED APPLICAZIONI

Scuole italiane all estero - Bilingue italo-albanesi 2005

Transcript:

Claudio Arbib Universitàdi L Aquila Ricerca Operativa Alcuni problemi combinatorici (Gennaio 2006)

Alcuni problemi interessanti Problema 1: Le torri Problema 2: A una festa di laurea Problema 3: La rete telematica Problema 4: Il Grande Fratello Problema 5: Produzione del vetro Problema 6: Arredamento

Problema 1 (Le torri) Qual èil massimo numero di torri che èpossibile disporre su una scacchiera senza che esse si diano scacco reciproco?

Formulazione Due torri si danno scacco se si trovano sulla medesima riga o colonna. A 1 1 2 B 2 3 4 A B C D C 3 Grafo intersezione righe-colonne D 4

Formulazione U = insieme degli archi del grafo G I = famiglia degli insiemi di archi che toccano ogni vertice del grafo G non più di una volta (matching) c = funzione che associa a ogni arco del grafo G un costo pari a 1 Il problema, della forma max c(x) X I consiste nel trovare all interno di G un matchingdi peso massimo.

Problema 2 (A una festa di laurea) n ragazzi e m ragazze si incontrano a una festa di laurea. Ciascuno di loro dàmentalmente un punteggio p da 0 a 10 alle persone di sesso diverso dal proprio in base all attrazione provata (0 = attrazione minima, 10 = attrazione massima). Supponiamo di definire l attrazione reciproca di una coppia come il prodotto dei punteggi che ciascun membro della coppia assegna al partner. Qual èl abbinamento ideale che massimizza l attrazione reciproca totale?

Voti dei ragazzi alle ragazze Anna Bianca Cecilia Daniela Anna 10 Alberto Alberto 5 2 4 9 Boris 4 3 6 8 Carlo 7 5 2 3 Davide 2 8 2 7 Bianca Cecilia Boris Carlo Voti delle ragazze ai ragazzi Alberto Boris Carlo Davide Daniela 49 Davide Anna 2 9 2 3 Bianca 0 8 1 5 Cecilia 7 2 3 3 Daniela 1 1 2 7

Formulazione U = insieme degli archi del grafo G I = famiglia degli insiemi di archi che toccano ogni vertice del grafo G esattamente una volta (matchingperfetti) c = funzione che associa a ogni arco del grafo G un costo pari al prodotto dei punteggi dei vertici corrispondenti Il problema, della forma max c(x) X I consiste nel trovare all interno di G un matchingperfetto di peso massimo.

Problema 3 (La rete telematica) Per monitorare una rete telematica si vuole individuare un insieme di nodi che tocchino tutti i link della rete. Qual èil più piccolo insieme che verifica questa proprietà?

Formulazione Si può associare in modo naturale un vertice di un grafo a ogni nodo della rete. Vertici adiacenti = nodi collegati da un link. c d un insieme di vertici che copre tutti gli spigoli b e f i h g = un insieme di nodi che copre tutti i link

Formulazione U = insieme degli vertici del grafo G I = famiglia degli insiemi di vertici che toccano ogni arco del grafo G almeno una volta (node-cover, U I) c = funzione che associa a ogni nodo del grafo G un peso pari a 1 Il problema, della forma min c(x) X I consiste nel trovare all interno di G un node-cover di peso minimo.

Problema 4 (Il Grande Fratello) Si vuole dotare un museo di un sistema di televisione a circuito chiuso che consenta la sorveglianza in assenza di personale. Sapendo che una telecamera posta all incrocio di due corridoi è in grado, con opportune rotazioni, di sorvegliarli entrambi, qual èil minimo numero di telecamere necessarie?

Formulazione Si può associare ogni corridoio rettilineo a un vertice di un grafo. Vertici adiacenti = corridoi che si intersecano. a c d b e f i g h

Formulazione Si può associare ogni corridoio rettilineo a un vertice di un grafo. Vertici adiacenti = corridoi che si intersecano. a c c d b e f f i h g g

Formulazione Si può associare ogni corridoio rettilineo a un vertice di un grafo. Vertici adiacenti = corridoi che si intersecano. a c d un insieme di spigoli che copre tutti i vertici b e Se non vi sono incroci tra più di due corridoi, ogni incrocio corrisponde a uno spigolo. h g f i = un insieme di telecamere che copre tutti i corridoi

Formulazione U = insieme degli archi del grafo G I = famiglia degli insiemi di archi che coprono tutti i vertici del grafo G (edge-cover) c = funzione che associa costo pari a 1 a ogni arco del grafo G Il problema, della forma min c(x) X I consiste nel trovare all interno di G un edge-cover di peso minimo. Si osservi che siccome i corridoi orizzontali (verticali) non si intersecano tra di loro, i vertici sono partizionati in due insiemi stabili, e quindi G è bipartito. In astratto il problema può essere definito su un grafo qualsiasi.

Problema 5 (Produzione del vetro) forno float forno float lastra lastra lastra taglio fuori linea (un (un solo solo part part size sizeper per lastra) lastra) pezzo 1 pezzo 1 pezzo 1 pezzo 1 curvatura e finitura sfrido di lavorazione

Problema 5 (Produzione del vetro) Obiettivo: Ipotesi: produrre i pezzi nei quantitativi richiesti minimizzando l area totale delle lastre utilizzate per semplicità, tutti i pezzi dello stesso tipo vengono tagliati da lastre di una medesima dimensione domanda d 1 611 d 2 d i d m lastra 1 lastra 2. lastra k. lastra n pz. 1 pz. 2 pz. i pz. m 611 4 15 20 611 6 area totale necessaria per produrre d i pezzi di tipo i con lastre di tipo k 5 m 3 m 4 m

Problema 5 (Produzione del vetro) Obiettivo: Ipotesi: produrre i pezzi nei quantitativi richiesti minimizzando l area totale delle lastre utilizzate per semplicità, tutti i pezzi dello stesso tipo vengono tagliati da lastre di una medesima dimensione domanda d 1 611 d 2 d i d m lastra 1 lastra 2. lastra k. lastra n pz. 1 pz. 2 pz. i pz. m 611 2295 4 15 2040 20 611 6 5 m 3 m 4 m

Formulazione Obiettivo: Ipotesi: produrre i pezzi nei quantitativi richiesti minimizzando l area totale delle lastre utilizzate per semplicità, tutti i pezzi dello stesso tipo vengono tagliati da lastre di una medesima dimensione domanda d 1 611 d 2 d i d m P 1 L 1 lastra 1 lastra 2. lastra k. lastra n pz. 1 pz. 2 pz. i pz. m 611 2295 4 15 2040 20 611 6 2 i m 2295 2040 2 k n Problema: in un grafo bipartito completo G = (P L, P L), trovare un assegnamento di P a L avente peso minimo

Problema 6 (Arredamento)

Formulazione Possiamo associare a ogni scomparto della libreria un nodo di un grafo simmetrico. Due vertici del grafo saranno adiacenti se e solo se gli scomparti ad essi corrispondenti 1) si trovano sulla stessa riga, o 2) si trovano sulla stessa colonna, oppure 3) hanno la medesima posizione A questo punto diciamo che un nodo di colore rosso corrisponde a una statua, uno giallo a un soprammobile e uno blu a una cornice