Застосування жадібного алгоритму для вирішення задач оптимізації: Графік – розфарбування карти, графік – покриття вершини, проблема ранця, проблема планування роботи та проблема вибору діяльності є класичними задачами оптимізації, які розв’язуються за допомогою жадібного
.23 лютого 2023 р
Використовується жадібний алгоритм побудувати дерево Хаффмана під час кодування Хаффмана, де воно знаходить оптимальне рішення. У навчанні дерева рішень зазвичай використовуються жадібні алгоритми, однак вони не гарантовано знайдуть оптимальне рішення. Одним із популярних таких алгоритмів є алгоритм ID3 для побудови дерева рішень.
Якщо масив номіналів змінено на менш рівномірний розподіл, наприклад {1,5,6,10,20,25}, жадібний підхід не завжди дасть оптимальний результат. У наведеному вище прикладі властивість жадібного вибору не витримала, що означає, що нам потрібно перевірити, чи вона стосується проблеми.
Жадібний алгоритм підхід до вирішення проблеми шляхом вибору найкращого доступного на даний момент варіанта. Не хвилюється, чи принесе поточний найкращий результат загальний оптимальний результат. Алгоритм ніколи не скасовує попереднє рішення, навіть якщо вибір неправильний. Це працює за підходом зверху вниз.
Взагалі кажучи, існує два підходи до вирішення проблем програмування: жадібний і динамічний. Жадібне програмування зосереджено на швидкому вирішенні проблем, тоді як динамічне програмування зосереджено на ефективному вирішенні проблем.
Застосування жадібного алгоритму для вирішення задач оптимізації: Граф – Розфарбування карти, Граф – Вершинне покриття, Проблема ранця, Проблема планування роботи та проблема вибору діяльності є класичними задачами оптимізації, які розв’язуються за допомогою жадібної алгоритмічної парадигми.