Kapitel 17 Komplexitätstheorie für Optimierungsprobleme

Chapters in this book

1. Frontmatter I
2. Inhaltsverzeichnis XI
3. Kapitel 1 Einführung 2
4. Kapitel 2 Die Komplexitätsklassen P und NP 20
5. Kapitel 3 Approximative Algorithmen mit additiver Güte 51
6. Kapitel 4 Algorithmen mit multiplikativer Güte I: Zwei Beispiele 81
7. Kapitel 5 Algorithmen mit multiplikativer Güte II: Graphenprobleme 91
8. Kapitel 6 Algorithmen mit multiplikativer Güte III: Prozessoptimierung 105
9. Kapitel 7 Algorithmen mit multiplikativer Güte IV: Packungsprobleme 128
10. Kapitel 8 Approximationsschemata 150
11. Kapitel 9 Vollständige Approximationsschemata 177
12. Kapitel 10 Randomisierte Algorithmen 187
13. Kapitel 11 Lineare Programmierung: Deterministisches und randomisiertes Runden 205
14. Kapitel 12 Lineare Programmierung und Dualität 227
15. Kapitel 13 Asymptotische polynomielle Approximationsschemata 253
16. Kapitel 14 MIN JOB SCHEDULING 271
17. Kapitel 15 Max-Min Resource Sharing 289
18. Kapitel 16 Semidefinite Programmierung 318
19. Kapitel 17 Komplexitätstheorie für Optimierungsprobleme 350
20. Kapitel 18 Nichtapproximierbarkeit I 361
21. Kapitel 19 PCP Beweissysteme 371
22. Kapitel 20 Nichtapproximierbarkeit II 400
23. Backmatter 443