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13 처지: 결정 문제, 계산 복잡도 이론, 그래프 이론, 근사 알고리즘, 담금질 기법, 인쇄 회로 기판, 조합최적화, 유전 알고리즘, 해밀턴 경로, 완전 그래프, NP-난해, NP-완전, P-NP 문제.
결정 문제
산 이론에서 결정 문제(decision problem, 판정 문제)란 어떤 형식 체계에서 예-아니오 답이 있는 질문을 말..
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계산 복잡도 이론
산 복잡도 이론(Computational complexity theory)은 컴퓨터 과학에서 계산 이론의 분야로, 계산 문제를 푸는 알고리즘을 복잡도에 따라 분류하여 문제의 모임을 구성하는 방법을 연. 이 때 알고리듬의 수행은 실제 컴퓨터가 할 수 있지만, 평가하는 데에는 튜링 기계와 관련이 있는 정량화된 방법을 사용.
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그래프 이론
6개의 꼭짓점과 7개의 변을 갖는 그래프 그래프 이론(graph理論)은 수학에서 객체 간에 짝을 이루는 관계를 모델링하기 위해 사용되는 수학 구조인 그래프에 대한 연구이.
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근사 알고리즘
사 알고리즘(approximation algorithm)은 어떤 최적화 문제에 대한 근사해를 구하는 알고리즘을 의미.
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담금질 기법
법(Simulated Annealing, SA)은 전역 최적화 문제에 대한 일반적인 확률적 메타 알고리즘이.
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인쇄 회로 기판
1983년 싱클레어 ZX 스펙트럼 컴퓨터 기판의 한 부분. 장착된 인쇄회로기판은, 어떤 실장된 전기부품과 전도 전선, 다른 면으로 통하는 홀을 보여주고 있다 전자공학에서, 인쇄 회로 기판(印刷回路基板) 혹은, PCB(피시비)는, 기계적 지원에 사용되고 동 기판에서 비전도 "기판"으로 습식 식각한 전도선이나, 신호 선을 사용하여 전기적으로 전자 부품을 연. 대체 명칭으로 인쇄 와이어 본딩(PWB)와, 식각 와이어 본딩라고 불린.
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조합최적화
응용수학과 전산학에서 조합최적화는 최적화 문제의 일종으로서, 운용 과학, 알고리즘 이론, 계산 복잡도 이론과 관련되어 있고, 인공지능, 수학, 소프트웨어 공학과 영역이 겹. 조합최적화에서는 일반적으로 어렵다고 보는 문제를.
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유전 알고리즘
유전 알고리즘(Genetic Algorithm)은 자연세계의 진화과정에 기초한 계산 모델로서 존 홀랜드(John Holland)에 의해서 1975년에 개발된 전역 최적화 기법으로, 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나이.
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해밀턴 경로
정십이면체의 모든 꼭짓점을 지나는 해밀턴 순환 그래프 이론에서, 해밀턴 경로(Hamilton經路)는 모든 꼭짓점을 한 번씩 지나는 경로이.
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완전 그래프
이론에서 완전 그래프(完全graph)는 서로 다른 두 개의 꼭짓점이 반드시 하나의 변으로 연결된 그래프이.
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NP-난해
NP-난해, NP-hard는 NP에 속하는 모든 판정 문제를 다항 시간에 다대일 환산할 수 있는 문제들의 집합이.
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NP-완전
NP-완전(NP-complete, NP-C, NPC)은 NP 집합에 속하는 결정 문제 중에서 가장 어려운 문제의 부분집합으로, 모든 NP 문제를 다항 시간 내에 NP-완전 문제로 환산할 수 있. NP-완전 문제 중 하나라도 P에 속한다는 것을 증명한다면 모든 NP 문제가 P에 속하기 때문에, P-NP 문제가 P.
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P-NP 문제
P는 NP에 속하지만, NP가 P에 속하는지 여부는 밝혀지지 않았다. P-NP 문제는 복잡도 종류 P와 NP가 같은지에 대한 컴퓨터 과학의 미해결 문제로 컴퓨터로 풀이법이 빠르게 확인된 문제가 컴퓨터로 빠르게 풀리기도 할 것인가 아닌가를 묻고 있. 1971년 스티븐 쿡이 그의 논문 〈The Complexity of Theorem Proving Procedures〉(정리 증명 절차의 복잡성)에서 처음으로 제안하였고 클레이 수학연구소에서 발표한 7개의 '밀레니엄 문제' 중 하나이며 컴퓨터 과학에서 중요한 위치를 차지하고 있. 이것은 본래 1956년 쿠르트 괴델이 존 폰 노이만에게 썼던 편지에서 처음으로 언급되었.
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