Předmět: Těžké problémy

» Seznam fakult » PRF » KMI
Název předmětu Těžké problémy
Kód předmětu KMI/PGTP
Organizační forma výuky Konzultace
Úroveň předmětu Doktorský
Rok studia nespecifikován
Semestr Zimní a letní
Počet ECTS kreditů 5
Vyučovací jazyk Čeština, Angličtina
Statut předmětu nespecifikováno
Způsob výuky Kontaktní
Studijní praxe Nejedná se o pracovní stáž
Doporučené volitelné součásti programu Není
Vyučující
  • Jančar Petr, prof. RNDr. CSc.
Obsah předmětu
Obsahem předmětu jsou těžké problémy, přístupy k jejich řešení, algoritmy a související teoretické základy. Optimalizační problémy, základní pojmy, příklady problémů a jejich typy, třídy NPO, PO, NP-těžké optimalizační problémy. Aproximační algoritmy, základní pojmy, PTAS, FPTAS, důležité podtřídy třídy NPO, stabilita. Vybrané problémy a aproximační algoritmy: pokrytí množiny a jeho varianty, vrcholové pokrytí a jeho varianty, maximální řez, problém ruksaku, problém obchodního cestujícího a jeho varianty. Neaproximovatelnost: redukce na NP-těžké rozhodovací problémy, redukce na prokazatelně těžké optimalizační problémy, PCP teorém a jeho použití. Úvod do randomizovaných algoritmů. Základní pojmy, klasifikace algoritmů, randomizované optimalizační algoritmy, RPTAS, RFPTAS, příklady randomizovaných algoritmů, metody jejich návrhu. Úvod do parametrizované složitosti. Základní pojmy, parametrizace problému, problém schůdný s pevným parametrem, příklady problémů a příslušných algoritmů. Heuristiky, simulované žíhání, genetické algoritmy, věta o schématech a základní teoretické výsledky.

Studijní aktivity a metody výuky
Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming), Metody práce s textem (učebnicí, knihou)
Výstupy z učení
Studenti se seznámí s algoritmy pro těžké problémy, s příslušnými metodami a teoretickými základy.
1. Znalost Popsat a důkladně pochopit principy řešení algoritmicky těžkých problémů.
Předpoklady
Předpokládá se znalost základních partií vyčíslitelnosti a složitosti na úrovni kurzů z bakalářské a magisterské etapy (rozhodovací problémy, P, NP a další třídy složitosti, NP-úplnost).

Hodnoticí metody a kritéria
Ústní zkouška

Plnění zadaných úkolů. Složení zkoušky.
Doporučená literatura
  • Downey R.G., Fellows M.R. (1999). Parameterized Complexity. Springer.
  • Hromkovič J. (2003). Algorithmics for Hard Problems. Introduction to Combinatorial Optimization, Randomization, Approximation, and Heuristics.. Springer.
  • Korte B., Vygen J. (2018). Combinatorial Optimization (Theory and Algorithms). Springer.
  • Kučera, L. (1989). Kombinatorické algoritmy. SNTL Praha.


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr