Загрузка страницы

Задача выполнимости

Александр Куликов (ПОМИ РАН, Computer Science Center)

О лекторе: Доктор физико-математических наук. Научный сотрудник лаборатории математической логики ПОМИ РАН, координатор и преподаватель Computer Science центра и Computer Science клуба при ПОМИ РАН. Научные интересы: алгоритмы для NP-трудных задач, схемная сложность.

Аннотация: Лекция посвящена одной из самых известных алгоритмических задач — задаче выполнимости булевых формул. Это каноническая трудная задача, по которой проводится огромное количество исследований — как практических, так и теоретических. В частности, этой задаче посвящена ежегодная международная конференция. Каждый год также проводятся соревнования программ для данной задачи (так называемых сат-солверов). Такие программы активно используются во многих прикладных областях. Буквально несколько месяцев назад Дональд Кнут дописал том 4B монографии «Искусство программирования», треть которого посвящена задаче выполнимости. В лекции мы поговорим, в частности, о следующем:
Почему за алгоритм, решающий данную задачу за полиномиальное время, положен миллион долларов.
Как жадные алгоритмы, перебор с возвратами, локальный поиск, случайные блуждания и другие техники используются для разработки алгоритмов для задачи выполнимости.
Как именно сат-солверы используются на практике. В частности, воспользуемся сат-солверами для решения какой-нибудь комбинаторной задачи.

http://open.compscicenter.ru/archive/feasibility/

Видео Задача выполнимости канала Computer Science Center
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
13 января 2016 г. 16:25:12
01:30:04
Другие видео канала
Лекция 13: Логика предикатовЛекция 13: Логика предикатовСложность вычислений 2. Классы P и NPСложность вычислений 2. Классы P и NPМетоды оптимизации 1. Вводная лекцияМетоды оптимизации 1. Вводная лекцияЛекция 1. Об архитектуреЛекция 1. Об архитектуреP  и NP задачиP и NP задачиРешение задачи линейного программирования при помощи надстройки Поиск решенияРешение задачи линейного программирования при помощи надстройки Поиск решенияКраткое введние в методологию научного исследования. Лекция Дмитрия Сандакова.Краткое введние в методологию научного исследования. Лекция Дмитрия Сандакова.Linux во встраиваемых системахLinux во встраиваемых системахШахматы. Ле Кванг Льем проявил НЕУВАЖЕНИЕ! Гарри Каспаров НЕДОВОЛЕН!Шахматы. Ле Кванг Льем проявил НЕУВАЖЕНИЕ! Гарри Каспаров НЕДОВОЛЕН!Вся суть программирования на JavaScriptВся суть программирования на JavaScript6. Структурные шаблоны6. Структурные шаблоныКлючевые слова static и inlineКлючевые слова static и inlineОбъектно-ориентированное программированиеОбъектно-ориентированное программированиеПродвинутый LaTeX: как написать свой шаблонПродвинутый LaTeX: как написать свой шаблон9. Антипаттерны9. Антипаттерны13. Проектирование распределенных приложений, часть первая: технические вопросы13. Проектирование распределенных приложений, часть первая: технические вопросыDevOps: как добиться максимума? Must have инструментыDevOps: как добиться максимума? Must have инструменты14. Проектирование распределенных приложений II: архитектурные вопросы14. Проектирование распределенных приложений II: архитектурные вопросы11. Предметно-ориентированное проектирование11. Предметно-ориентированное проектирование
Яндекс.Метрика