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faecher:informatik:oberstufe:graphen:zpg:minimalspanningtree:start [07.12.2022 12:36] – [Weitere Fragen und Aufgaben] Frank Schiebel | faecher:informatik:oberstufe:graphen:zpg:minimalspanningtree:start [27.09.2024 13:58] (aktuell) – [Vertiefung: Fragen & Aufgaben] Marco Kuemmel | ||
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=== (A4) === | === (A4) === | ||
- | Öffne den Stadtplan von Baden-Baden (03_badenbaden.csv) und die Karte mit den Fährstrecken (04_inseln.csv) jeweils im Graphentester. Gib je eine realitätsnahe Problemstellung für diese Graphen an, bei denen ein minimaler Spannbaum die beste Lösung ist. | + | Öffne den Stadtplan von Baden-Baden ('' |
+ | |||
+ | Anders ausgedrückt: | ||
++++ Lösungsvorschläge | | ++++ Lösungsvorschläge | | ||
- | * Stadtplan: z.B. Wasserrohre, | + | * Stadtplan: z. B. Wasserrohre, |
* Inselkarte: Beschränkung auf Fährverbindungen mit einer möglichst kurzen Gesamtstrecke, | * Inselkarte: Beschränkung auf Fährverbindungen mit einer möglichst kurzen Gesamtstrecke, | ||
++++ | ++++ | ||
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===== Weitere Fragen und Aufgaben ===== | ===== Weitere Fragen und Aufgaben ===== | ||
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{{: | {{: | ||
=== (A5) === | === (A5) === | ||
- | Untersuche, ob die Algorithmen zur Bestimmung des minimalen Spannbaums auch mit negativen Kantengewichten | + | Untersuche, ob die Algorithmen zur Bestimmung des minimalen Spannbaums auch mit negativen Kantengewichten |
++++ Lösung | | ++++ Lösung | | ||
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+ | ===== Näherungslösung für das TSP mit MST Algorithmen ===== | ||
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+ | {{: | ||
+ | === (A7) === | ||
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+ | Beim Traveling Salesman Problem (TSP) sucht man nach der kürzesten Route durch eine gegebene Liste von Städten, die ein Handlungsreisender besuchen muss. Am Ende soll er wieder zu Hause ankommen. | ||
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+ | Für dieses Problem kennt man keinen effizienten Algorithmus. Man kann aber die Algorithmen zur Bestimmung eines MST abändern, so dass sie eine Näherungslösung für das TSP darstellen. | ||
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+ | Beschreibe die Veränderungen die am Algorithmus für den MST notwendig sind, um das TSP zu lösen. Du kannst dazu im Graphentester die Algorithmen '' | ||
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+ | ++++ Erläuterung zur Lösung | | ||
+ | Der Prim-Algorithmus vereinfacht sich, da die kürzeste Kante von einem markierten zu einem unmarkierten Knoten für das TSP nicht im ganzen bisherigen Baum gesucht werden muss, sondern am Ende der Route liegen muss. Man muss also nur die ausgehenden Kanten des Routenendes zu allen noch nicht markierten Knoten betrachten (vgl. TSP-Greedy im Graphentester). Am Ende wird die Rundreise durch eine Kanten zwischen den beiden Blättern des Baums geschlossen. | ||
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+ | Der Kruskal-Algorithmus wird etwas komplizierter, | ||
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