Complexity and Approximation: Combinatorial Optimization Problems and Their Approximability Properties - Tapa dura
Sinopsis
This book is an up-to-date documentation of the state of the art in combinatorial optimization, presenting approximate solutions of virtually all relevant classes of NP-hard optimization problems. The well-structured wealth of problems, algorithms, results, and techniques introduced systematically will make the book an indispensible source of reference for professionals. The smooth integration of numerous illustrations, examples, and exercises make this monograph an ideal textbook.
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Reseña del editor
This book documents the state of the art in combinatorial optimization, presenting approximate solutions of virtually all relevant classes of NP-hard optimization problems. The wealth of problems, algorithms, results, and techniques make it an indispensible source of reference for professionals. The text smoothly integrates numerous illustrations, examples, and exercises.
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Complexity and Approximation: Combinatorial Optimization Problems and Their Approximability Properties
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Complexity and Approximation: Combinatorial Optimization Problems and Their Approximability Properties
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Complexity and approximation : combinatorial optimization problems and their approximability properties.
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Springer Verlag;, 1999
ISBN 10: 3540654313
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Complexity and approximation. Combinatorial optimization problems and their approximability properties ; with 4 tables.
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Berlin, Springer, 2003
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Complexity and Approximation: Combinatorial Optimization Problems and Their Approximability Properties
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Complexity and Approximation
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Springer Berlin Heidelberg Nov 1999, 1999
ISBN 10: 3540654313
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -N COMPUTER applications we are used to live with approximation. Var I ious notions of approximation appear, in fact, in many circumstances. One notable example is the type of approximation that arises in numer ical analysis or in computational geometry from the fact that we cannot perform computations with arbitrary precision and we have to truncate the representation of real numbers. In other cases, we use to approximate com plex mathematical objects by simpler ones: for example, we sometimes represent non-linear functions by means of piecewise linear ones. The need to solve difficult optimization problems is another reason that forces us to deal with approximation. In particular, when a problem is computationally hard (i. e. , the only way we know to solve it is by making use of an algorithm that runs in exponential time), it may be practically unfeasible to try to compute the exact solution, because it might require months or years of machine time, even with the help of powerful parallel computers. In such cases, we may decide to restrict ourselves to compute a solution that, though not being an optimal one, nevertheless is close to the optimum and may be determined in polynomial time. We call this type of solution an approximate solution and the corresponding algorithm a polynomial-time approximation algorithm. Most combinatorial optimization problems of great practical relevance are, indeed, computationally intractable in the above sense. In formal terms, they are classified as Np-hard optimization problems. 548 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783540654315
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