Algoritmos de Aproximação Segundo Semestre de 2012
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- Matilde Bernardes
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1 Algoritmos de Aproximação Segundo Semestre de 2012 Aproximação p. 1
2 Problema de decisão Problema de decisão: conjunto I de instâncias e função f : I {SIM, NÃO} Aproximação p. 2
3 Problema de decisão Problema de decisão: conjunto I de instâncias e função f : I {SIM, NÃO} Exemplo: Problema circuito hamiltoniano. I: conjunto de todos os grafos. Para todo G em I, { f(g) = SIM NÃO se G tem um circuito hamiltoniano caso contrário Aproximação p. 2
4 Problema de decisão Problema de decisão: conjunto I de instâncias e função f : I {SIM, NÃO} Exemplo: Problema circuito hamiltoniano. I: conjunto de todos os grafos. Para todo G em I, { f(g) = SIM NÃO se G tem um circuito hamiltoniano caso contrário O valor de f(x) é a resposta do problema para a instância X em I. Aproximação p. 2
5 Modelo de computação Algoritmo: programa escrito em uma linguagem como C ou Pascal. Aproximação p. 3
6 Modelo de computação Algoritmo: programa escrito em uma linguagem como C ou Pascal. Custo de uma operação: proporcional ao número de bits dos operandos Custo de um acesso à memória: proporcional ao número de bits dos operandos. Aproximação p. 3
7 Modelo de computação Algoritmo: programa escrito em uma linguagem como C ou Pascal. Custo de uma operação: proporcional ao número de bits dos operandos Custo de um acesso à memória: proporcional ao número de bits dos operandos. (Isto é polinomialmente equivalente à máquina de Turing.) Aproximação p. 3
8 Modelo de computação Algoritmo: programa escrito em uma linguagem como C ou Pascal. Custo de uma operação: proporcional ao número de bits dos operandos Custo de um acesso à memória: proporcional ao número de bits dos operandos. (Isto é polinomialmente equivalente à máquina de Turing.) Um algoritmo resolve ou decide um problema de decisão (I,f) se, para cada X em I, o algoritmo encontra a resposta para X, isto é, o algoritmo calcula f(x). Aproximação p. 3
9 A classe P Um algoritmo resolve (ou decide) um problema de decisão (I,f) em tempo O(T(n)) se, para cada n em N e cada X em I com X = n, o algoritmo encontra a resposta f(x) para X em tempo O(T(n)). Aproximação p. 4
10 A classe P Um algoritmo resolve (ou decide) um problema de decisão (I,f) em tempo O(T(n)) se, para cada n em N e cada X em I com X = n, o algoritmo encontra a resposta f(x) para X em tempo O(T(n)). Um problema de decisão é solúvel em tempo polinomial se existe algum k para o qual existe um algoritmo que resolve o problema em tempo O(n k ). Aproximação p. 4
11 A classe P Um algoritmo resolve (ou decide) um problema de decisão (I,f) em tempo O(T(n)) se, para cada n em N e cada X em I com X = n, o algoritmo encontra a resposta f(x) para X em tempo O(T(n)). Um problema de decisão é solúvel em tempo polinomial se existe algum k para o qual existe um algoritmo que resolve o problema em tempo O(n k ). Tais problemas são ditos tratáveis. Aproximação p. 4
12 A classe P Um algoritmo resolve (ou decide) um problema de decisão (I,f) em tempo O(T(n)) se, para cada n em N e cada X em I com X = n, o algoritmo encontra a resposta f(x) para X em tempo O(T(n)). Um problema de decisão é solúvel em tempo polinomial se existe algum k para o qual existe um algoritmo que resolve o problema em tempo O(n k ). Tais problemas são ditos tratáveis. Classe de complexidade P: conjunto dos problemas de decisão tratáveis (isto é, que são solúveis em tempo polinomial) Aproximação p. 4
13 A classe NP Considere o problema circuito hamiltoniano. Aproximação p. 5
14 A classe NP Considere o problema circuito hamiltoniano. Se a resposta para uma instância G for SIM, então existe um circuito hamiltoniano C no grafo. Aproximação p. 5
15 A classe NP Considere o problema circuito hamiltoniano. Se a resposta para uma instância G for SIM, então existe um circuito hamiltoniano C no grafo. Dados G e C, é possível verificar em tempo polinomial em G se C é de fato um circuito hamiltoniano em G ou não. Aproximação p. 5
16 A classe NP Considere o problema circuito hamiltoniano. Se a resposta para uma instância G for SIM, então existe um circuito hamiltoniano C no grafo. Dados G e C, é possível verificar em tempo polinomial em G se C é de fato um circuito hamiltoniano em G ou não. Ou seja, temos como certificar eficientemente que a resposta SIM está correta. Aproximação p. 5
17 A classe NP Considere o problema circuito hamiltoniano. Se a resposta para uma instância G for SIM, então existe um circuito hamiltoniano C no grafo. Dados G e C, é possível verificar em tempo polinomial em G se C é de fato um circuito hamiltoniano em G ou não. Ou seja, temos como certificar eficientemente que a resposta SIM está correta. Conseguimos certificar eficientemente a resposta NÃO? Surpreendentemente, não se conhece nenhum método de certificação eficiente para a resposta NÃO no caso do problema circuito hamiltoniano. Aproximação p. 5
18 A classe NP Classe de complexidade NP: problemas para os quais a resposta SIM pode ser certificada e verificada em tempo polinomial. Aproximação p. 6
19 A classe NP Classe de complexidade NP: problemas para os quais a resposta SIM pode ser certificada e verificada em tempo polinomial. Mais precisamente, um problema de decisão está em NP se existe um algoritmo A tal que 1. para qualquer instância X do problema com resposta SIM, existe Y em Σ tq A(X,Y) devolve SIM; 2. para qualquer instância X do problema com resposta NÃO, para todo Y em Σ, A(X,Y) devolve NÃO; 3. A consome tempo polinomial em X. Aproximação p. 6
20 A classe NP Classe de complexidade NP: problemas para os quais a resposta SIM pode ser certificada e verificada em tempo polinomial. Mais precisamente, um problema de decisão está em NP se existe um algoritmo A tal que 1. para qualquer instância X do problema com resposta SIM, existe Y em Σ tq A(X,Y) devolve SIM; 2. para qualquer instância X do problema com resposta NÃO, para todo Y em Σ, A(X,Y) devolve NÃO; 3. A consome tempo polinomial em X. Y é chamado de certificado para SIM da instância X. certificado = prova Aproximação p. 6
21 Definição alternativa de NP IDEIA Verificador: algoritmo aleatorizado, que olha apenas alguns bits da prova escolhidos aleatoriamente. Faz alguns cálculos e, dependendo do resultado, aceita a prova ou não. Aproximação p. 7
22 Definição alternativa de NP IDEIA Verificador: algoritmo aleatorizado, que olha apenas alguns bits da prova escolhidos aleatoriamente. Faz alguns cálculos e, dependendo do resultado, aceita a prova ou não. Para qq instância X do problema com resposta SIM, existe Y Σ tq V(X,Y) devolve SIM com alta probabilidade; Aproximação p. 7
23 Definição alternativa de NP IDEIA Verificador: algoritmo aleatorizado, que olha apenas alguns bits da prova escolhidos aleatoriamente. Faz alguns cálculos e, dependendo do resultado, aceita a prova ou não. Para qq instância X do problema com resposta SIM, existe Y Σ tq V(X,Y) devolve SIM com alta probabilidade; Para qq instância X do problema com resposta NÃO, para todo Y Σ, V(X,Y) devolve NÃO com boa probabilidade; Aproximação p. 7
24 Definição formal Instância X codificada em n bits. Verificador usa r(n) bits aleatórios para escolher q(n) bits aleatórios de Y. Aproximação p. 8
25 Definição formal Instância X codificada em n bits. Verificador usa r(n) bits aleatórios para escolher q(n) bits aleatórios de Y. Verificador escolhe uma função f : {0,1} q(n) {0,1}, e calcula f nos q(n) bits de Y. Aceita se f tem valor 1, senão rejeita Y. Aproximação p. 8
26 Definição formal Instância X codificada em n bits. Verificador usa r(n) bits aleatórios para escolher q(n) bits aleatórios de Y. Verificador escolhe uma função f : {0,1} q(n) {0,1}, e calcula f nos q(n) bits de Y. Aceita se f tem valor 1, senão rejeita Y. Se a resposta para X é SIM, existe Y tq o verificador aceita Y com probabilidade pelo menos c. (parâmetro c é a completude do verificador) Aproximação p. 8
27 Definição formal Instância X codificada em n bits. Verificador usa r(n) bits aleatórios para escolher q(n) bits aleatórios de Y. Verificador escolhe uma função f : {0,1} q(n) {0,1}, e calcula f nos q(n) bits de Y. Aceita se f tem valor 1, senão rejeita Y. Se a resposta para X é SIM, existe Y tq o verificador aceita Y com probabilidade pelo menos c. (parâmetro c é a completude do verificador) Se a resposta para X é NÃO, para todo Y, o verificador aceita Y com probabilidade no máximo s < c. (parâmetro s é a robustez do verificador) Aproximação p. 8
28 Classes PCP Instância X codificada em n bits. Verificador usa r(n) bits aleatórios para escolher q(n) bits aleatórios de Y. Verificador escolhe uma função f : {0,1} q(n) {0,1}, e calcula f nos q(n) bits de Y. Aceita se f tem valor 1, senão rejeita Y. Se a resposta para X é SIM, existe Y tq o verificador aceita Y com probabilidade pelo menos c. Se a resposta para X é NÃO, para todo Y, o verificador aceita Y com probabilidade no máximo s < c. PCP c,s (r(n),q(n)): problemas de decisão para os quais existe um tal verificador. Aproximação p. 9
29 Classes PCP PCP c,s (r(n),q(n)): problemas de decisão para os quais existe um tal verificador. Aproximação p. 10
30 Classes PCP PCP c,s (r(n),q(n)): problemas de decisão para os quais existe um tal verificador. Da definição original de NP: para todo problema Π em NP, existe um polinômio p tq Π PCP 1,0 (0,p(n)). Aproximação p. 10
31 Classes PCP PCP c,s (r(n),q(n)): problemas de decisão para os quais existe um tal verificador. Da definição original de NP: para todo problema Π em NP, existe um polinômio p tq Π PCP 1,0 (0,p(n)). Teorema do PCP: Existe uma constante positiva k tq NP PCP 1,1/2 (O(lgn),k). Aproximação p. 10
32 Classes PCP PCP c,s (r(n),q(n)): problemas de decisão para os quais existe um tal verificador. Da definição original de NP: para todo problema Π em NP, existe um polinômio p tq Π PCP 1,0 (0,p(n)). Teorema do PCP: Existe uma constante positiva k tq NP PCP 1,1/2 (O(lgn),k). Discussão: na aula. 2 clgn = n c bits da prova; 2 2k funções f distintas em k bits. Aproximação p. 10
33 Constraint satisfaction problem n variáveis x 1,...,x n m restrições sobre subconjuntos das n variáveis Aproximação p. 11
34 Constraint satisfaction problem n variáveis x 1,...,x n m restrições sobre subconjuntos das n variáveis Objetivo: encontrar atribuição de valores para as variáveis que satisfaça o maior número das restrições. Aproximação p. 11
35 Constraint satisfaction problem n variáveis x 1,...,x n m restrições sobre subconjuntos das n variáveis Objetivo: encontrar atribuição de valores para as variáveis que satisfaça o maior número das restrições. Existe a versão com peso nas restrições também. Aproximação p. 11
36 Constraint satisfaction problem n variáveis x 1,...,x n m restrições sobre subconjuntos das n variáveis Objetivo: encontrar atribuição de valores para as variáveis que satisfaça o maior número das restrições. Existe a versão com peso nas restrições também. Casos especiais: MAX CUT, MAX SAT. (Restrição é satisfeita se resulta em valor 1.) Aproximação p. 11
37 Constraint satisfaction problem n variáveis x 1,...,x n m restrições sobre subconjuntos das n variáveis Objetivo: encontrar atribuição de valores para as variáveis que satisfaça o maior número das restrições. Existe a versão com peso nas restrições também. Casos especiais: MAX CUT, MAX SAT. (Restrição é satisfeita se resulta em valor 1.) Corolário do Teorema do PCP: Não existe α-aproximação para este problema com α > 1/2, a menos que P = NP. (Ideia da prova na aula.) Aproximação p. 11
38 Variantes do PCP Teorema: Para quaisquer constantes ǫ, δ > 0, NP PCP 1 ǫ,1/2+δ (O(lgn),3), onde o verificador só pode usar as funções par ou ímpar. Aproximação p. 12
39 Variantes do PCP Teorema: Para quaisquer constantes ǫ, δ > 0, NP PCP 1 ǫ,1/2+δ (O(lgn),3), onde o verificador só pode usar as funções par ou ímpar. par(x i,x j,x k ) = 1 sse x i +x j +x k é par ímpar(x i,x j,x k ) = 1 sse x i +x j +x k é ímpar Aproximação p. 12
40 Variantes do PCP Teorema: Para quaisquer constantes ǫ, δ > 0, NP PCP 1 ǫ,1/2+δ (O(lgn),3), onde o verificador só pode usar as funções par ou ímpar. par(x i,x j,x k ) = 1 sse x i +x j +x k é par ímpar(x i,x j,x k ) = 1 sse x i +x j +x k é ímpar Odd/even constraint satisfaction problem Restrições só do tipo par(x i,x j,x k ) e/ou ímpar(x i,x j,x k ). Aproximação p. 12
41 Variantes do PCP Teorema: Para quaisquer constantes ǫ, δ > 0, NP PCP 1 ǫ,1/2+δ (O(lgn),3), onde o verificador só pode usar as funções par ou ímpar. par(x i,x j,x k ) = 1 sse x i +x j +x k é par ímpar(x i,x j,x k ) = 1 sse x i +x j +x k é ímpar Odd/even constraint satisfaction problem Restrições só do tipo par(x i,x j,x k ) e/ou ímpar(x i,x j,x k ). Corolário: Não existe α-aproximação para este problema com α > 1/2, a menos que P = NP. Aproximação p. 12
42 Variantes do PCP Teorema: Para quaisquer constantes ǫ, δ > 0, NP PCP 1 ǫ,1/2+δ (O(lgn),3), onde o verificador só pode usar as funções par ou ímpar. par(x i,x j,x k ) = 1 sse x i +x j +x k é par ímpar(x i,x j,x k ) = 1 sse x i +x j +x k é ímpar Odd/even constraint satisfaction problem Restrições só do tipo par(x i,x j,x k ) e/ou ímpar(x i,x j,x k ). Corolário: Não existe α-aproximação para este problema com α > 1/2, a menos que P = NP. Uma 1/2-aproximação é trivial. (razão melhor possível, a menos que P = NP) Aproximação p. 12
43 L-redução para MAX E3SAT Cada restrição ímpar(x 1,x 2,x 3 ) corresponde às cláusulas x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3. Aproximação p. 13
44 L-redução para MAX E3SAT Cada restrição ímpar(x 1,x 2,x 3 ) corresponde às cláusulas x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3. Se ímpar(x 1,x 2,x 3 ) = 1, 4 cláusulas satisfeitas, senão apenas 3. Semelhante para par. Aproximação p. 13
45 L-redução para MAX E3SAT Cada restrição ímpar(x 1,x 2,x 3 ) corresponde às cláusulas x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3. Se ímpar(x 1,x 2,x 3 ) = 1, 4 cláusulas satisfeitas, senão apenas 3. Semelhante para par. Análise da L-redução apresentada na aula. Aproximação p. 13
46 L-redução para MAX E3SAT Cada restrição ímpar(x 1,x 2,x 3 ) corresponde às cláusulas x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3. Se ímpar(x 1,x 2,x 3 ) = 1, 4 cláusulas satisfeitas, senão apenas 3. Semelhante para par. Análise da L-redução apresentada na aula. Para problemas de maximização, v OPT(I)(1 ab(1 α)). Aproximação p. 13
47 L-redução para MAX E3SAT Cada restrição ímpar(x 1,x 2,x 3 ) corresponde às cláusulas x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3. Se ímpar(x 1,x 2,x 3 ) = 1, 4 cláusulas satisfeitas, senão apenas 3. Semelhante para par. Análise da L-redução apresentada na aula. Para problemas de maximização, v OPT(I)(1 ab(1 α)). Para a = 7 e b = 1, obtemos razão 7α 6. Aproximação p. 13
48 L-redução para MAX E3SAT Cada restrição ímpar(x 1,x 2,x 3 ) corresponde às cláusulas x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3. Se ímpar(x 1,x 2,x 3 ) = 1, 4 cláusulas satisfeitas, senão apenas 3. Semelhante para par. Análise da L-redução apresentada na aula. Para problemas de maximização, v OPT(I)(1 ab(1 α)). Para a = 7 e b = 1, obtemos razão 7α 6. 7α 6 > 1 2 implica α > 13 14, donde... Aproximação p. 13
49 L-redução para MAX E3SAT Cada restrição ímpar(x 1,x 2,x 3 ) corresponde às cláusulas x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3. Se ímpar(x 1,x 2,x 3 ) = 1, 4 cláusulas satisfeitas, senão apenas 3. Semelhante para par. Análise da L-redução apresentada na aula. Aproximação p. 14
50 L-redução para MAX E3SAT Cada restrição ímpar(x 1,x 2,x 3 ) corresponde às cláusulas x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3. Se ímpar(x 1,x 2,x 3 ) = 1, 4 cláusulas satisfeitas, senão apenas 3. Semelhante para par. Análise da L-redução apresentada na aula. Teorema: Para qq constante α > 13/14 0,928, se existe α-aproximação para MAX E3SAT, então P = NP. Aproximação p. 14
51 L-redução para MAX E3SAT Cada restrição ímpar(x 1,x 2,x 3 ) corresponde às cláusulas x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3, x 1 x 2 x 3. Se ímpar(x 1,x 2,x 3 ) = 1, 4 cláusulas satisfeitas, senão apenas 3. Semelhante para par. Análise da L-redução apresentada na aula. Teorema: Para qq constante α > 13/14 0,928, se existe α-aproximação para MAX E3SAT, então P = NP. Teorema: Para qq constante α > 7/8 0,875, se existe α-aproximação para MAX E3SAT, então P = NP. Aproximação p. 14
52 Unique Games Tipo particular de constraint satisfaction problem: as variáveis podem não ser binárias; as restrições são sempre sobre duas variáveis; Aproximação p. 15
53 Unique Games Tipo particular de constraint satisfaction problem: as variáveis podem não ser binárias; as restrições são sempre sobre duas variáveis; para cada restrição f(x i,x j ), cada valor de x i (ou x j ) determina um único valor de x j (ou x i ) tq f(x i,x j ) = 1. Aproximação p. 15
54 Unique Games Tipo particular de constraint satisfaction problem: as variáveis podem não ser binárias; as restrições são sempre sobre duas variáveis; para cada restrição f(x i,x j ), cada valor de x i (ou x j ) determina um único valor de x j (ou x i ) tq f(x i,x j ) = 1. Variáveis assumem valores em um conjunto L = [k]. Aproximação p. 15
55 Unique Games Tipo particular de constraint satisfaction problem: as variáveis podem não ser binárias; as restrições são sempre sobre duas variáveis; para cada restrição f(x i,x j ), cada valor de x i (ou x j ) determina um único valor de x j (ou x i ) tq f(x i,x j ) = 1. Variáveis assumem valores em um conjunto L = [k]. Formulação com um grafo: um vértice para cada variável aresta uv para cada restrição f sobre variáveis u e v permutação π uv : L L para cada aresta uv tq π uv (i) = j se f(i,j) = 1. Aproximação p. 15
56 Unique Games Formulação com um grafo: um vértice para cada variável aresta uv para cada restrição f sobre variáveis u e v permutação π uv : L L para cada aresta uv tq π uv (i) = j se f(i,j) = 1. Aproximação p. 16
57 Unique Games Formulação com um grafo: um vértice para cada variável aresta uv para cada restrição f sobre variáveis u e v permutação π uv : L L para cada aresta uv tq π uv (i) = j se f(i,j) = 1. Objetivo: encontrar atribuição de valores de L aos vértices que satisfaça o maior número de arestas possíveis. Aproximação p. 16
58 Unique Games Formulação com um grafo: um vértice para cada variável aresta uv para cada restrição f sobre variáveis u e v permutação π uv : L L para cada aresta uv tq π uv (i) = j se f(i,j) = 1. Objetivo: encontrar atribuição de valores de L aos vértices que satisfaça o maior número de arestas possíveis. Aresta uv é satisfeita se f(i,j) = 1 onde i é o rótulo de u e j é o rótulo de v. Aproximação p. 16
59 Unique Games Formulação com um grafo: um vértice para cada variável aresta uv para cada restrição f sobre variáveis u e v permutação π uv : L L para cada aresta uv tq π uv (i) = j se f(i,j) = 1. Objetivo: encontrar atribuição de valores de L aos vértices que satisfaça o maior número de arestas possíveis. Aresta uv é satisfeita se f(i,j) = 1 onde i é o rótulo de u e j é o rótulo de v. Decidir se todas as arestas podem ser satisfeitas é fácil! Aproximação p. 16
60 Unique Games Formulação com um grafo: um vértice para cada variável aresta uv para cada restrição f sobre variáveis u e v permutação π uv : L L para cada aresta uv tq π uv (i) = j se f(i,j) = 1. Objetivo: encontrar atribuição de valores de L aos vértices que satisfaça o maior número de arestas possíveis. Unique Games Conjecture (UGC): Para todo ǫ, δ > 0, existe constante k = k(ǫ,δ) > 0 tq é NP-difícil, dada uma instância I com L = k e m arestas, decidir se OPT(I) (1 ǫ)m ou OPT(I) δm. Aproximação p. 17
61 L = {0,...,k 1} MAX 2LIN(k) e LUGC Para cada aresta uv, temos c uv L tq π uv (i) = i c uv modk. (uv satisfeita sse recebe rótulos ij tq i j = c uv modk) Aproximação p. 18
62 L = {0,...,k 1} MAX 2LIN(k) e LUGC Para cada aresta uv, temos c uv L tq π uv (i) = i c uv modk. (uv satisfeita sse recebe rótulos ij tq i j = c uv modk) Linear Unique Games Conjecture (LUGC): Para todo ǫ, δ > 0, existe constante k = k(ǫ,δ) > 0 tq é NP-difícil, dada uma instância I do MAX 2LIN(k) com m arestas, decidir se OPT(I) (1 ǫ)m ou OPT(I) δm. Aproximação p. 18
63 L = {0,...,k 1} MAX 2LIN(k) e LUGC Para cada aresta uv, temos c uv L tq π uv (i) = i c uv modk. (uv satisfeita sse recebe rótulos ij tq i j = c uv modk) Linear Unique Games Conjecture (LUGC): Para todo ǫ, δ > 0, existe constante k = k(ǫ,δ) > 0 tq é NP-difícil, dada uma instância I do MAX 2LIN(k) com m arestas, decidir se OPT(I) (1 ǫ)m ou OPT(I) δm. Relação entre o MAX 2LIN(k) e o Problema do Multicorte Instância do MAX 2LIN(k): (G = (V,E),k,c) Aproximação p. 18
64 L = {0,...,k 1} MAX 2LIN(k) e LUGC Para cada aresta uv, temos c uv L tq π uv (i) = i c uv modk. (uv satisfeita sse recebe rótulos ij tq i j = c uv modk) Linear Unique Games Conjecture (LUGC): Para todo ǫ, δ > 0, existe constante k = k(ǫ,δ) > 0 tq é NP-difícil, dada uma instância I do MAX 2LIN(k) com m arestas, decidir se OPT(I) (1 ǫ)m ou OPT(I) δm. Relação entre o MAX 2LIN(k) e o Problema do Multicorte Instância do MAX 2LIN(k): (G = (V,E),k,c) Instância do multicorte: G = (V,E ) com V = V L e aresta em E entre (u,i) e (v,j) sse uv E e i j = c uv Pares s = (u,i) e t = (u,j) para todo u V e i j. Aproximação p. 18
65 MAX 2LIN(k) e Multicorte Instância do MAX 2LIN(k): I = (G = (V,E),k,c) Instância I do multicorte: G = (V,E ) com V = V L e aresta em E entre (u,i) e (v,j) sse uv E e i j = c uv Pares s = (u,i) e t = (u,j) para todo u V e i j. Aproximação p. 19
66 MAX 2LIN(k) e Multicorte Instância do MAX 2LIN(k): I = (G = (V,E),k,c) Instância I do multicorte: G = (V,E ) com V = V L e aresta em E entre (u,i) e (v,j) sse uv E e i j = c uv Pares s = (u,i) e t = (u,j) para todo u V e i j. Lema 1: Para cada ǫ, 0 ǫ 1, dada qq solução viável de I que satisfaça pelo menos (1 ǫ) E arestas, existe solução viável de I de custo no máximo ǫ E. (Prova vista em aula.) Aproximação p. 19
67 MAX 2LIN(k) e Multicorte Instância do MAX 2LIN(k): I = (G = (V,E),k,c) Instância I do multicorte: G = (V,E ) com V = V L e aresta em E entre (u,i) e (v,j) sse uv E e i j = c uv Pares s = (u,i) e t = (u,j) para todo u V e i j. Lema 1: Para cada ǫ, 0 ǫ 1, dada qq solução viável de I que satisfaça pelo menos (1 ǫ) E arestas, existe solução viável de I de custo no máximo ǫ E. (Prova vista em aula.) Lema 2: Para cada ǫ, 0 ǫ 1, dada qq solução viável de I de custo no máximo ǫ E, existe solução viável de I que satisfaz pelo menos (1 2ǫ) E arestas. (Um pouco mais complicado... Só comentários.) Aproximação p. 19
68 Consequência Instância do MAX 2LIN(k): I = (G = (V,E),k,c) Instância I do multicorte: G = (V,E ) com V = V L e aresta em E entre (u,i) e (v,j) sse uv E e i j = c uv Pares s = (u,i) e t = (u,j) para todo u V e i j. Corolário: Dada UGC, para qq constante α 1, não existe α-aproximação para o Multicorte a menos que P = NP. Aproximação p. 20
69 Consequência Instância do MAX 2LIN(k): I = (G = (V,E),k,c) Instância I do multicorte: G = (V,E ) com V = V L e aresta em E entre (u,i) e (v,j) sse uv E e i j = c uv Pares s = (u,i) e t = (u,j) para todo u V e i j. Corolário: Dada UGC, para qq constante α 1, não existe α-aproximação para o Multicorte a menos que P = NP. Teorema: Dada UGC, não existe α-aproximação para o MAX CUT com constante α tq α > min 1 x 1 1 π arccos(x) 1 2 (1 x) 0,878, a menos que P = NP. Aproximação p. 20
70 MAX CUT Versão equivalente da UGC: Bipartite Unique Games Conjecture (BUGC): UGC para G bipartido com m arestas e todo vértice de um lado da bipartição com mesmo grau. Aproximação p. 21
71 MAX CUT Versão equivalente da UGC: Bipartite Unique Games Conjecture (BUGC): UGC para G bipartido com m arestas e todo vértice de um lado da bipartição com mesmo grau. Teorema: Dada BUGC, para qq cte γ > 0 e ρ ( 1,0), NP PCP(logn,2), onde completude é 2 1(1 ρ) γ e robutez é π 1 arccos(ρ)+γ, e aceita se os 2 bits diferem. Aproximação p. 21
72 MAX CUT Versão equivalente da UGC: Bipartite Unique Games Conjecture (BUGC): UGC para G bipartido com m arestas e todo vértice de um lado da bipartição com mesmo grau. Teorema: Dada BUGC, para qq cte γ > 0 e ρ ( 1,0), NP PCP(logn,2), onde completude é 2 1(1 ρ) γ e robutez é π 1 arccos(ρ)+γ, e aceita se os 2 bits diferem. Teorema: Dada UGC, a menos que P = NP, não existe α-aproximação para o MAX CUT com constante α tq α > min 1 x 1 1 π arccos(x) 1 2 (1 x) 0,878. Aproximação p. 21
73 Fim... OBRIGADA PELA ATENÇÃO!!! Aproximação p. 22
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