PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP

PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP
Universidad Simón Bolívar (Sede de Sartenejas) Programa de Maestría en Ciencias de la Computación CI-7621 (Teoría de Algoritmos) PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP Expositor: Ricardo Monascal Profesor: Oscar Meza

Contenido Árboles de Búsqueda Árboles de Búsqueda Óptimos
PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal Contenido Árboles de Búsqueda Árboles de Búsqueda Óptimos Programación Dinámica (Árboles de Búsqueda Óptimos) TSP (Travelling Salesman Problem) Programación Dinámica (Travelling Salesman Problem) Conclusiones

CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal ÁRBOLES DE BÚSQUEDA Un árbol de búsqueda es un árbol binario que cumple la siguiente condición: Para cada nodo x: Todos los nodos de su hijo izquierdo deben ser menores o iguales que la clave de x. Todos los nodos de su hijo derecho deben ser mayores que la clave de x. 5 3 1 4 6 8 7

CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal ÁRBOLES DE BÚSQUEDA 5 3 1 4 6 8 7 4 3 1 5 7 8 6 5 3 1 4 7 8 6 5 3 1 4 7 8 6

CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ¿Cuántas comparaciones hacen falta (en promedio) para conseguir un elemento en un árbol de búsqueda? Clave 5: 1 comparación Claves 3 y 7: 2 comparaciones Claves 1, 4, 6 y 8: 3 comparaciones 5 3 1 4 7 8 6 En general: Para un nodo de profundidad di, la cantidad de comparaciones necesarias para encontrar dicho nodo es di + 1.

ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS
PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Considerando que cada clave tiene la misma probabilidad de ser buscada en el árbol. ¿Qué configuración proporciona el mínimo número promedio de comparaciones necesarias? ¿Cuántas comparaciones hacen falta (en promedio) para conseguir un elemento en el siguiente árbol de búsqueda? 5 3 1 4 7 8 6 ( ) / 8 = 17 / 8 2.125

ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS
PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Considerando ahora que cada clave tiene probabilidad pi de ser buscada en el árbol. ¿Qué configuración proporciona el mínimo número promedio de comparaciones necesarias? A este problema se le conoce como: Hallar el árbol de búsqueda óptimo para un conjunto determinado de claves.

Σ Σ ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS C =
PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Supondremos la condición de que todas las claves, en efecto se encuentran en el árbol: Siendo así, la cantidad promedio de comparaciones necesarias, para una configuración dada, viene dada por: Σ pi = 1 i = 1 n Σ pi (di + 1) i = 1 n C =

PROGRAMACIÓN DINÁMICA
PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal PROGRAMACIÓN DINÁMICA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS [ ni, ni+1, ..., nk-1, nk, nk+1, ..., nj-1, nj ] L R nk L R

Σ PROGRAMACIÓN DINÁMICA mij = ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS pk Ejemplo:
PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal PROGRAMACIÓN DINÁMICA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Σ pk k = i j mij = Ejemplo: i pi 0.30 0.35 0.43 0.88 1.00 0.05 0.13 0.58 0.70 m = 0.08 0.53 0.65 0.45 0.57 0.12

PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal PROGRAMACIÓN DINÁMICA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS [ ni, ni+1, ..., nk-1, nk, nk+1, ..., nj-1, nj ] L R nk L R Cij = mij + Ci,k-1 + Ck+1,j

PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal PROGRAMACIÓN DINÁMICA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Cij = mij + min ( Ci,k-1 + Ck+1,j ) i < k < j Cii = pi La Matriz se llena por diagonales.

Θ( ) Θ( ) Σ PROGRAMACIÓN DINÁMICA T(n) =
PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal PROGRAMACIÓN DINÁMICA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Σ (n - m) (m + 1) = n3 m = 1 n-1 T(n) = Θ( ) Θ( ) Con m = j - i ¿Qué ocurriría si se admitiera la búsqueda de claves que no se encuentren en el árbol?

TSP TRAVELLING SALESMAN PROBLEM Circuito óptimo: C = 1 → 2 → 4 → 3 → 1
PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal TSP TRAVELLING SALESMAN PROBLEM Circuito óptimo: C = 1 → 2 → 4 → 3 → 1 Costo (C) = = 35 1 2 4 3 15 13 9 10 8 20 5 12 6 Dado un grafo G = (V, E) y una función de costo C : E → R+ Se desea conseguir un circuito (un camino que empieza y termina en el mismo nodo), de costo mínimo, tal que dicho circuito pase por cada nodo exactamente una vez. 1 2 4 3 15 13 9 10 8 20 5 12 6

TSP g( 1 , V / { 1 } ) = min ( C1j + g ( j , V \ { 1, j } ) )
PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal TSP TRAVELLING SALESMAN PROBLEM 1 2 4 3 10 9 6 También es óptimo Sea g (i , S) el costo de un camino óptimo que empiece en el nodo i y termine en el nodo 1, pasando exactamente una vez por cada nodo en S. g( 1 , V / { 1 } ) = min ( C1j + g ( j , V \ { 1, j } ) ) 2 < j < n

PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal PROGRAMACIÓN DINÁMICA TRAVELLING SALESMAN PROBLEM g( i , S ) = min ( Cij + g ( j , S \ { j } ) ) j S g( i , Ø ) = Ci1 El algoritmo entonces puede averiguar los valores para g, cuando S = Ø. Luego, puede usar esa información para averiguar los valores de g, cuando |S| = 1, luego cuando |S| = 2. Y así en adelante hasta que S = V.

PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal PROGRAMACIÓN DINÁMICA TRAVELLING SALESMAN PROBLEM Ejemplo: 1 2 4 3 15 13 9 10 8 20 5 12 6 10 15 20 5 9 6 13 12 8 C =

PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal PROGRAMACIÓN DINÁMICA TRAVELLING SALESMAN PROBLEM Ejemplo: 1 2 4 3 15 13 9 10 8 20 5 12 6 g( 2 , Ø ) = 5 g( 3 , Ø ) = 6 g( 4 , Ø ) = 8

PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal PROGRAMACIÓN DINÁMICA TRAVELLING SALESMAN PROBLEM Ejemplo: 1 2 4 3 15 13 9 10 8 20 5 12 6 g( 2 , { 3 } ) = C23 + g( 3 , Ø ) = 15 g( 2 , { 4 } ) = C24 + g( 4 , Ø ) = 18

PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal PROGRAMACIÓN DINÁMICA TRAVELLING SALESMAN PROBLEM Ejemplo: 1 2 4 3 15 13 9 10 8 20 5 12 6 g( 2 , { 3 , 4 } ) = C23 + g( 3 , { 4 } ) C24 + g( 4 , { 3 } ) 25 min

PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal PROGRAMACIÓN DINÁMICA TRAVELLING SALESMAN PROBLEM Ejemplo: g( 1 , { 2 , 3 , 4 } ) = C12 + g( 2 , { 3 , 4 } ) C13 + g( 3 , { 2 , 4 } ) C14 + g( 4 , { 2 , 3 } ) 35 min 1 2 4 3 15 13 9 10 8 20 5 12 6

PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal PROGRAMACIÓN DINÁMICA TRAVELLING SALESMAN PROBLEM Nótese que hasta ahora se ha asumido que g (i , S) se calcula una sola vez, y luego es reutilizado cada vez que haga falta. Sin embargo, S es un conjunto, por lo tanto hay que escoger alguna estructura de datos conveniente para representarlo. Una posible representación podría ser una codificación binaria de los elementos en S, con respecto a V. Por ejemplo: V = { 1 , 2 , 3 , 4 } S = { 2 , 4 } { , } S = = 5

PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal PROGRAMACIÓN DINÁMICA TRAVELLING SALESMAN PROBLEM Para reconstruir el circuito de costo mínimo, se puede tener otro espacio de memoria J ( i , S ), tal que contenga el j escogido cuando de calculaba g ( i , S ). 1 2 4 3 15 13 9 10 8 20 5 12 6 J ( 1 , { 2 , 3 , 4 } ) = 2 J ( 2 , { 3 , 4 } ) = 4 J ( 4 , { 3 } ) = 3 1 1 → →

Θ( ) Θ( ) Σ PROGRAMACIÓN DINÁMICA T(n) = TRAVELLING SALESMAN PROBLEM
PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal PROGRAMACIÓN DINÁMICA TRAVELLING SALESMAN PROBLEM Σ 2 (n - 1) (n - 1) k = n2 2n k = 1 n-2 T(n) = Θ( ) Θ( ) n – 2 k n Tiempo: Método directo Θ( n! ) Prog. Dinámica Θ( n2 2n ) Espacio: Θ( n 2n ) 5 120 800 160 10 3,628,800 102,400 10,240 15 1,31x1012 7,372,800 491,520 20 2,43x1018 419,430,400 20,971,520

CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal CONCLUSIONES Nuevamente la técnica de programación dinámica nos proporciona una forma viable de tratar problemas que parecen difíciles. En el caso de lo árboles de búsqueda óptimos, nos proporcionó un algoritmo polinomial para su resolución. (Como nota aparte, puede verse la similitud de éste problema con el de la multiplicación encadenada de matrices)

CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal CONCLUSIONES En el caso de TSP, se obtuvo un algoritmo que, a pesar de seguir siendo de orden exponencial, mejora por mucho el tiempo del método directo. (Cuando existen 20 nodos en el grafo, la programación dinámica se tomará un poco menos de 7 minutos, mientras que el método directo excederá los años.)

REFERENCIAS Guilles Brassard y Paul Bratley.
PROGRAMACIÓN DINÁMICA PARA ÁRBOLES DE BÚSQUEDA ÓPTIMOS Y TSP CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal REFERENCIAS Guilles Brassard y Paul Bratley. “Algorithmics: Theory and Practice” Prentice Hall ISBN-13:

CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal ¿PREGUNTAS?

CI-7621 (Teoría de Algoritmos) Expositor: Ricardo Monascal ¡MUCHAS GRACIAS!

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