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Problema decisionale

Indice Problema decisionale

Un problema decisionale nell'ambito della matematica riguarda un problema di scelta in cui si deve prendere una decisione tra un elevato numero di soluzioni (ammissibili) alternative, sulla base di uno o più criteri.

24 relazioni: Algoritmo di approssimazione, BPP (complessità), Classe di complessità, Classi di complessità P e NP, Co-NP-completo, Complemento (complessità), Complessità temporale, E (complessità), EXPTIME, L'arte della guerra, Ottimizzazione (matematica), P (complessità), Problema computazionale, Problema del commesso viaggiatore, Problema del flusso di costo minimo, Problema della cricca, Problema di funzione, Problema di ottimizzazione, Ricerca operativa, RP (complessità), Sharp-P, Taglio massimo, Teorema di Cook-Levin, 2-EXPTIME.

Algoritmo di approssimazione

Nell'informatica e nella ricerca operativa, un algoritmo di approssimazione è un algoritmo usato per trovare soluzioni approssimate a problemi di ottimizzazione.

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BPP (complessità)

Nella teoria della complessità computazionale, BPP (Bounded-error Probabilistic Polynomial time, "tempo polinomiale probabilistico con errore limitato") è una classe di complessità a cui appartengono quei problemi decisionali che richiedono un tempo polinomiale per avere una soluzione probabilistica corretta.

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Classe di complessità

Nella teoria della complessità computazionale, una classe di complessità è un insieme di problemi di una certa complessità.

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Classi di complessità P e NP

Il problema delle classi P e NP è un problema tuttora aperto nella teoria della complessità computazionale.

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Co-NP-completo

Nella teoria della complessità computazionale, i problemi computazionali che sono co-NP-completi sono i problemi più difficili in co-NP, nel senso che sono quelli che hanno le maggiori probabilità di non essere in P. Se esiste un modo di risolvere rapidamente un problema co-NP-completo, allora quell'algoritmo può essere usato per risolvere rapidamente tutti i problemi co-NP.

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Complemento (complessità)

Nella teoria della complessità computazionale, il complemento di un problema decisionale è il problema risultante dall'inversione delle risposte sì e no.

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Complessità temporale

In informatica, la complessità temporale di un algoritmo quantifica la quantità di tempo impiegata da un algoritmo a essere eseguito in funzione della lunghezza della stringa che rappresenta l'input:226.

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E (complessità)

Nella teoria della complessità computazionale, la classe di complessità E è l'insieme di problemi decisionali che possono essere risolti da una macchina deterministica di Turing nel tempo 2O(n) ed è perciò uguale alla classe di complessità DTIME(2O(n)).

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EXPTIME

Nella teoria della complessità computazionale la classe di complessità EXPTIME (a volte chiamata EXP, da Exponential Time, "tempo esponenziale"), è l'insieme di tutti i problemi decisionali risolvibili da una macchina deterministica di Turing nel tempo O(2p(n)), dove p(n) è una funzione polinomiale di n. In termini di DTIME, Sappiamo che e inoltre, dal teorema della gerarchia temporale e dal teorema della gerarchia spaziale, che così almeno una delle prime tre inclusioni e almeno una delle ultime tre inclusioni deve essere corretta, ma non si sa quali sono, anche se la maggior parte degli esperti credono che tutte le inclusioni siano corrette.

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L'arte della guerra

L'arte della guerra (Sūnzǐ Bīngfǎ, 孫子兵法) è un trattato di strategia militare attribuito, a seguito di una tradizione orale lunga almeno due secoli, al generale Sunzi (in cinese: 孫子; pinyin: Sūnzǐ; Wade-Giles: Sun Tzu), vissuto in Cina probabilmente fra il VI e il V secolo a.C. Importante è stato il ritrovamento di un manoscritto in lingua originale scritto su un rotolo di bambù intorno al III secolo a.C. Si tratta probabilmente del più antico testo di arte militare esistente (VI secolo a.C. circa).

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Ottimizzazione (matematica)

L'ottimizzazione (o programmazione matematica, PM) è una branca della matematica applicata che studia teoria e metodi per la ricerca dei punti di massimo e minimo di una funzione matematica; si ottiene così un modello matematico che traduce in termini matematici un dato problema (non occupandosi quindi direttamente di come tale modello sia stato costruito).

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P (complessità)

Nella teoria della complessità computazionale, P, anche conosciuto come PTIME o DTIME(nO(1)), è una delle più importanti classi di complessità.

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Problema computazionale

Nell'informatica teorica, un problema computazionale o problema astratto è una relazione tra un insieme di istanze e un insieme di soluzioni.

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Problema del commesso viaggiatore

Il problema del commesso viaggiatore è il più semplice fra i problemi di routing e di scheduling.

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Problema del flusso di costo minimo

Il problema del flusso di costo minimo (minimum-cost flow problem, abbreviato MCFP) è un problema di decisione e ottimizzazione che consiste nel trovare il modo meno costoso possibile di far passare un certo ammontare di flusso tramite una rete di flusso.

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Problema della cricca

In informatica, il problema della cricca si riferisce a uno qualsiasi dei problemi legati alla ricerca di particolari sottografi completi ("cricche") in un grafo, cioè, insiemi di elementi dove ciascuna coppia di elementi è connessa.

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Problema di funzione

Nella teoria della complessità computazionale, un problema di funzione è un problema computazionale dove ci si aspetta una singola uscita (di una funzione totale) per ogni entrata, ma l'uscita è più complessa di quello di un problema di decisione, cioè, non è solo "SÌ" o "NO".

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Problema di ottimizzazione

In matematica e in informatica, un problema di ottimizzazione è il problema di trovare la migliore soluzione fra tutte le soluzioni fattibili.

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Ricerca operativa

La ricerca operativa (nota anche come teoria delle decisioni, scienza della gestione o, in inglese, operations research ("Operational Research" in Europa) e indicata con le sigle RO o OR) è la branca della matematica applicata in cui problemi decisionali complessi vengono analizzati e risolti mediante modelli matematici e metodi quantitativi avanzati (ottimizzazione, simulazione, ecc.). L'obiettivo è quello di fornire un supporto alla presa di decisioni.

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RP (complessità)

Nella teoria della complessità computazionale, RP (Randomized Polynomial time, "tempo polinomiale randomizzato") è la classe di complessità dei problemi decisionali eseguiti su una macchina di Turing probabilistica.

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Sharp-P

Nella teoria della complessità computazionale, la classe di complessità #P (pronunciata "sharp P" o, a volte, "numero P" o "cancelletto P") è l'insieme dei problemi di conteggio associati ai problemi decisionali nell'insieme NP.

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Taglio massimo

In un grafo, un taglio massimo è un taglio di dimensione almeno pari a quella di tutti gli altri tagli.

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Teorema di Cook-Levin

Nella teoria della complessità algoritmica, il teorema di Cook-Levin, dimostrato da Stephen Cook nel suo articolo "Complessità delle Procedure di Dimostrazione dei Teoremi" ("The Complexity of Theorem Proving Procedures") del 1971, afferma che il problema di soddisfacibilità booleana è NP-completo.

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2-EXPTIME

Nella teoria della complessità computazionale, la classe di complessità 2-EXPTIME (talvolta chiamata 2-EXP, da 2-Exponential Time, "tempo 2-esponenziale") è l'insieme di tutti i problemi decisionali risolvibili da una macchina deterministica di Turing nel tempo O(22p(n)), dove p(n) è una funzione polinomiale di n. In termini di DTIME, Sappiamo che 2-EXPTIME può anche essere riformulato come la classe di spazio AEXPSPACE, i problemi che possono essere risolti da una macchina di Turing alternante in spazio esponenziale.

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