分支定界算法总能在图中找到最优路径的证据是什么?

人工智能 搜索 证明 图表 分支定界
2021-10-31 15:16:28

我一直在研究 Branch and Bound 的图算法,我听说它总是找到最佳路径,因为它使用以前找到的解决方案来寻找其他解决方案

但是,我无法找到证明它为什么找到最佳路径的证据。(事实上​​,大多数网站在概括算法本身方面做得不好。)

在具有 1 个或多个目标节点的图的情况下,该算法总能找到最优路径的证据是什么?

2个回答

Branch and Bound类似于穷举搜索,只是它包含了一种计算分支下限的方法。如果给定分支的下限大于问题的上限(即当前遇到的最佳解决方案),则可以丢弃该分支,因为它永远不会产生最佳解决方案。

因此,由于您探索了所有选项,除了那些您知道会产生不如当前最佳值最佳值的选项,因此您肯定会遇到全局最优值。

请注意,这是一个通用算法,如果您想证明它为什么满足这些标准,则需要参考特定的实现。

我的尝试是矛盾的证明。我们可以假设 B&B 找到了一条次优路径,但这会产生矛盾,因为 B&B 错过最优路径的唯一方法是它完全跳过它(这部分我不知道如何证明)或相关部分的搜索空间被修剪。