The class P refers to the set of al

The class P refers to the set of all decision
problems 1 for which polynomial-time algorithms
exist (P stands for “polynomial”). Problems
which have a property that, for any problem
instance for which the answer is “yes” (in a
decision problem) there exist a proof that this
answer can be verified by a polynomial-time
algorithm are called NP-class problems (NP
stands for “non-deterministic polynomial”). A
problem Q is said to be NP-hard if all problems
in the NP-class are reducible to Q [5]. Due to the
high complexity of NP-class problems (e.g.
O(2 n ), O(n!),..) they cannot be solved in a
reasonable amount of time using deterministic
techniques. Therefore, heuristic methods are
used to solve these problems in a realistic time
frame.
This paper compares heuristic algorithm
simulated annealing, tabu search and genetic algorithm in case of the n-queen problem 2 by
their efficiencies and achievements. Furthermore,
for each algorithm the upper bound complexity is
determined as well as complexity of the fitness
function. For algorithm simulated annealing and
tabu search a heuristic function is created and a
custom C program written. All three algorithms
are run until the first solution is found; in a series
of 10 runs for a given number of queens. To test
algorithms' achievements, problems with up to
100000 queens are solved.

Kết quả (Việt) 1:

Lớp P đề cập đến các thiết lập của tất cả các quyết địnhvấn đề 1 cho những thuật toán đa thức-thời giantồn tại (P là viết tắt của "đa thức"). Vấn đềtrong đó có một tài sản mà, cho bất kỳ vấn đềtrường hợp mà câu trả lời là "có" (trong mộtquyết định vấn đề) có tồn tại một chứng minh rằng điều nàycâu trả lời có thể được xác minh bởi một thời gian đa thứcthuật toán được gọi là NP-lớp vấn đề (NPviết tắt của "phòng không xác định đa thức"). Avấn đề Q được gọi là NP khó khăn nếu tất cả vấn đềtrong NP-class được reducible đến Q [5]. Do cáccác phức tạp cao của NP-lớp vấn đề (ví dụ:O(2 n), O(n!),..) họ không thể được giải quyết trong mộtCác số tiền hợp lý của thời gian bằng cách sử dụng xác địnhkỹ thuật. Vì vậy, phương pháp heuristic làđược sử dụng để giải quyết những vấn đề này trong một thời gian thực tếkhung.Bài báo này so sánh các thuật toán heuristicMô phỏng làm cho deo, Taboo tìm và giải thuật di truyền trong trường hợp vấn đề nữ hoàng n 2 bởihiệu quả và thành tích của họ. Hơn nữa,Đối với mỗi thuật toán phức tạp ràng buộc làxác định cũng như phức tạp của tập thể dụcchức năng. Cho thuật toán mô phỏng tôi vàTabu tìm một chức năng heuristic được tạo ra và mộttuỳ chỉnh C chương trình viết. Tất cả các thuật toán bađang chạy cho đến khi giải pháp đầu tiên tìm thấy; trong một loạt cáccủa 10 chạy cho một số lượng nhất định của queens. Để kiểm trathành tích của thuật toán, vấn đề với lên đếnQuyn 100000 được giải quyết.

Kết quả (Việt) 2:

Lớp P đề cập đến các thiết lập của tất cả các quyết định
các vấn đề 1 mà các thuật toán thời gian đa thức
tồn tại (P là viết tắt của "đa thức"). Vấn đề
đó có một tài sản đó, đối với bất kỳ vấn đề
dụ mà câu trả lời là "có" (trong một
vấn đề quyết định) có tồn tại một bằng chứng rằng điều này
câu trả lời có thể được xác nhận bởi một đa thức-thời gian
thuật toán được gọi là vấn đề NP-class (NP
khán đài cho "đa thức không xác định"). Một
vấn đề Q được cho là NP-khó khăn nếu tất cả các vấn đề
trong NP-class là rút gọn về Q [5]. Do tính
phức tạp cao của các vấn đề NP-class (ví dụ:
O (2 n), O (n!), ..) Họ có thể không được giải quyết trong một
số tiền hợp lý của thời gian sử dụng xác định
kỹ thuật. Do đó, phương pháp heuristic được
sử dụng để giải quyết những vấn đề này trong một thời gian thực tế
khung.
Bài viết này so sánh thuật toán heuristic
mô phỏng tôi luyện, tìm kiếm điều cấm kỵ và thuật toán di truyền trong trường hợp của vấn đề n-queen 2 bởi
tính hiệu quả và thành tích của họ. Hơn nữa,
đối với mỗi thuật toán phức tạp ràng buộc trên được
xác định cũng như độ phức tạp của thể dục
chức năng. Đối với thuật toán mô phỏng ủ và
cấm kỵ tìm một hàm heuristic được tạo ra và một
chương trình tùy chỉnh C bằng văn bản. Tất cả ba thuật toán
đang chạy cho đến khi các giải pháp đầu tiên được tìm thấy; trong một loạt
của 10 chạy cho một số lượng nhất định của các nữ hoàng. Để kiểm tra
thành tích thuật toán, các vấn đề với lên đến
100000 queens được giải quyết.