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Approximationsalgorithmen, Teil I Wie effizient k枚nnen Sie Objekte in eine minimale Anzahl von Boxen packen? Wie gut k枚nnen Sie Knoten gruppieren, um ein Netzwerk kosteng眉nstig in Komponenten um einige Zentren herum zu unterteilen? Dies sind Beispiele 蹿眉谤 NP-schwere kombinatorische Optimierungsprobleme. Es ist h枚chstwahrscheinlich unm枚glich, solche Probleme effizient zu l枚sen. Unser Ziel ist es daher, eine ungef盲hre L枚sung zu finden, die in polynomieller Zeit berechnet werden kann und gleichzeitig nachweisbare Garantien 蹿眉谤 die Kosten im Vergleich zum Optimum bietet.

Dieser Kurs setzt Kenntnisse aus einem Standard-Grundkurs Algorithmen voraus und legt besonderen Wert auf Algorithmen, die mit Hilfe der linearen Programmierung entworfen werden k枚nnen, einer beliebten und erstaunlich erfolgreichen Technik in diesem Bereich. In diesem Kurs lernen Sie eine Reihe von Problemen kennen, die zu den Grundlagen der theoretischen Informatik geh枚ren, sowie leistungsstarke Entwurfs- und Analysetechniken. Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, bei einem neuen kombinatorischen Optimierungsproblem zu erkennen, ob es einem der wenigen bekannten Grundprobleme nahe kommt, und Sie werden in der Lage sein, Entspannungen 蹿眉谤 die lineare Programmierung zu entwerfen und randomisierte Rundungen zu verwenden, um zu versuchen, Ihr eigenes Problem zu l枚sen. Der Kursinhalt und insbesondere die Hausaufgaben sind theoretischer Natur und beinhalten keine Programmieraufgaben. Dies ist der erste Teil eines zweiteiligen Kurses 眉ber Approximationsalgorithmen.