Computer-Science

Backtracking, Branch & Bound

Backtracking

• DFS 또는 그와 유사한 스타일의 탐색을 총칭한다
• Go as deeply as possible, backtrack if impossible (이 길이 아닌가보다…)
  • 가능한 지점까지 탐색하다가 막히면 되돌아간다
• 예
  • Maze, 8-Queens problem, Map coloring, …

Branch-and-Bound

• 분기(branch)와 한정(bound)의 결합
  • 분기를 한정시켜 쓸데없는 시간 낭비를 줄이는 방법
• Backtracking과 공통점, 차이점
  • 공통점
    • 경우들을 차례로 나열하는 방법 필요
  • 차이점
    • Backtracking : 가보고 더 이상 진행이 되지 않으면 돌아온다.
      (“가봐야 안다.”)
    • Branch & Bound : 최적해를 찾을 가능성이 없으면 분기는 하지 않는다.
      (“안 가봐도 안다.”, “가봐도 소용없어서 안 간다.”)
      • pruning (가지치기)

분석

• Branch & Bound로 문제를 풀 경우 방문하는 마디의 개수가 Backtracking으로 풀 경우 보다 더 적다.
• 그러나 아직도 알고리즘의 시간복잡도는 지수적이거나 그보다 못하다!
• 예를 들어, n=100이 되면 문제를 풀 수 없는 것과 다름없다고 할 수 있다.
• 다른 방법이 있을까?
  • 근사(approximation) 알고리즘: 최적의 해답을 준다는 보장은 없지만, 무리 없이 최적에 가까운 해답을 주는 알고리즘.

A* Algorithm

• 최단경로 Algorithm의 대명사!
• Best-First-Search
  • 각 정점이 매력함수값 g(x)를 갖고 있다
  • 방문하지 않은 정점들 중 g(x) 값이 가장 매력적인 것부터 방문한다
• A* algorithm은 best-first search에 목적점에 이르는 잔여추정거리를 고려하는 알고리즘이다
  • Vertex x로부터 목적점에 이르는 잔여거리의 추정치 h(x)는 실제치보다 크면 안된다.
  • best-first search : g(x) + h(x)

Shortest Path 문제

• Remind: Dijkstra algorithm (1:n)
  • 시작점은 하나
  • 시작점으로부터 다른 모든 vertex에 이르는 최단경로를 구한다. (목적점이 하나가 아니다.)

• A* algorithm에서는 목적점이 하나다. (1:1)

추정잔여거리를 사용함으로써 탐색의 단계가 현저히 줄었다.

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