discrete optimization

Üdvözlöm, Ön a discrete optimization szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a discrete optimization szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a discrete optimization szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a discrete optimization szóról tudni kell, itt található. A discrete optimization szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. Adiscrete optimization és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.

Főnév

discrete optimization (tsz. discrete optimizations)

  1. (informatika) diszkrét optimalizálás

Discrete optimization (diszkrét optimalizálás) egy olyan optimalizálási ág, ahol a döntési változók csak diszkrét értékeket vehetnek fel – tipikusan egész számokat, bináris értékeket (0/1), vagy véges halmazból származó választásokat. Ez a megközelítés különösen fontos a valós életbeli kombinatorikus problémák megoldásában, ahol a döntések nem lehetnek folytonosak (pl. „igen/nem”, „melyik útvonal”).



🧠 1. Alapfogalom

Általános diszkrét optimalizálási probléma:

ahol:

  • : célfüggvény
  • : döntési változók (egészek vagy binárisak)
  • : diszkrét halmaz (pl. , vagy egész intervallum)



📊 2. Alapvető diszkrét optimalizálási típusok

Típus Példa
Integer Programming (IP) Minden változó egész
Binary Integer Programming (BIP) Csak 0 vagy 1 lehet
Mixed Integer Programming (MIP) Egyes változók folytonosak, mások egész
Combinatorial optimization Kombinációk, útvonalak, hozzárendelések
Constraint Satisfaction Problem (CSP) Véges értéktartományon, korlátokkal



🎯 3. Jellemző problémák

Probléma Leírás
Knapsack problem Válassz tárgyakat, hogy érték maximális legyen, súly ne lépjen túl
Travelling Salesman Problem (TSP) Legrövidebb körút
Vehicle Routing Problem (VRP) Járművek útvonalainak tervezése
Job Scheduling Feladatok beosztása időre
Set Cover, SAT Kombinatorikus logikai/halmaz fedések
Graph coloring Minimális szín a szomszédos csúcsok különbözéséhez



🧮 4. Megoldási módszerek

🔁 Exakt algoritmusok

Módszer Leírás
Branch and Bound Megoldástér rekurzív bontása, alsó-felső korlátok
Branch and Cut Vágóélek + BnB kombinálása
Dynamic Programming Kis részproblémák összeépítése
Integer Linear Programming (ILP) LP-relaxáció, majd visszakényszerítés egész értékekre
Constraint Programming (CP) Korlátok alapján kizárás, propagáció



🎲 Heurisztikus / metaheurisztikus módszerek

Módszer Alkalmazás
Greedy algoritmusok Gyors, lokális választás
Genetikus algoritmusok Evolúciós megközelítés
Simulated Annealing Sztochasztikus, energia alapú keresés
Ant Colony Optimization Kölcsönhatáson alapuló keresés
Tabu Search Tiltólista az ismétlés elkerülésére
Particle Swarm Optimization (kiegészítve bináris változókra is)



🧰 5. Szoftveres eszközök

Eszköz / Könyvtár Típus
CPLEX, Gurobi IP/MIP solver
CBC, GLPK Nyílt forráskódú IP megoldók
MiniZinc Constraint programming nyelv
OR-Tools (Google) TSP, VRP, CSP, IP megoldások
Pyomo Python modellező eszköz
Z3 Solver Logikai formulák, SAT/SMT megoldás



📈 6. Példa – 0–1 hátizsák probléma ILP-vel (Python + pulp)

from pulp import *

values = 
weights = 
capacity = 50

x = 
prob = LpProblem("Knapsack", LpMaximize)

prob += lpSum(x*values for i in range(len(x)))
prob += lpSum(x*weights for i in range(len(x))) <= capacity

prob.solve()
print("Max value:", value(prob.objective))
print("Selected:", .value() == 1])

📦 7. Előnyök és hátrányok

✅ Előnyök ❌ Hátrányok
Valósághű, bináris döntések NP-teljes problémák gyakoriak
Gazdag modellezési lehetőség Méret növekedésével gyorsan bonyolult
Sok eszköz, solver létezik Paraméterhangolás bonyolult lehet



🧾 8. Összefoglalás

Fogalom Leírás
Diszkrét optimalizálás Nem-folytonos, véges értékkészlettel rendelkező optimalizálás
Típusai ILP, BIP, CSP, kombinatorikus
Megoldás Exakt vagy heurisztikus módszerekkel
Használat Ütemezés, útvonaltervezés, hozzárendelés
Szoftverek CPLEX, Gurobi, OR-Tools, MiniZinc, Pyomo