Начальная информация

Теорема_5.1. (Сoоk S.A., 1971). Задача выполнимости КНФ является NР- полной.

Доказательство. Достаточно убедиться, что:

а) NР и

б) что любая задача из NР полиномиально сводится к .

Покажем выполнение условия а). Недетерминированный алгоритм, решающий задачу при длине КНФ, равной m, и числе переменных n, состоит в следующем.

1^о Недетерминированным оператором выбрать ;

2^оПросмотреть в каждой из m скобок не более, чем n значений литералов и дать ответ «выполнима», если в каждой скобке найдется хотя бы один литерал, принимающий значение 1, иначе дать ответ «не выполнима».

Очевидно, для этого недетерминированного алгоритма сложность может быть оценена как o(mn) и является полиномиальной, поэтому NP.

Теперь покажем выполнение условия б). Убедимся, что любая задача из NP полиномиально сводима к .

Сначала отметим, что любая задача вычисления свойств может быть представлена следующим образом: по заданному объекту х выяснить, существует ли объект у такой, что R(x,y)=1. В проблеме объект х - формула, а у - набор значений переменных. Свойство R(x,y) состоит в том, что на наборе у формула х выполнима. Любая задача из NP может быть сформулирована как задача вычисления свойства. Суть дальнейшего доказательства состоит в указании процедуры, которая для любого полиномиального недетерминированного алгоритма вычисления свойства (выходом которого являются ответы «истина» или «ложь») и для любой допустимой начальной информации такого алгоритма строит логическое выражение в виде КНФ, и это выражение является выполнимым тогда и только тогда, когда алгоритм определяет ответ «да», причем построение этого логического выражения из формального описания недетерминированного алгоритма и его входной информации можно выполнить за полиномиальное число шагов. Иначе говоря, будет доказана полиномиальная сводимость любой задачи из NP к задаче проверки выполнимости некоторой конъюнктивной нормальной формы.

Построение процедуры сводимости выполняется в терминах алгоритмической системы Тьюринга.

Итак, произвольная задача z вычисления свойства R(x,y) из класса NР может быть выполнена на недетерминированной машине Тьюринга НДМТ с полиномиальной проверкой, т.е. за число шагов, ограниченное полиномом от размера задачи l(х)+l(y) = n. Полиномиальной при этом будет и длина рабочей зоны ленты НДМТ Т = Р(n), где P(.) - некоторый полином (предположение о том, что длина рабочей зоны на ленте для задачи z не ограничена полиномом, противоречило бы принадлежности z классу NР. Ячейки НДМТ обозначим целочисленными номерами.... -2, -1, 0,+1,+2,.... Расположение начальной информации на ленте представлено на рис. 5.1. в ячейках с номерами 1,……, n.

Произвольное начало отсчета

…

-2

-1

…

Рис. 5.1 Расположение информации на ленте

Вычисления при любом допустимом значении объекта у происходят в зоне ленты [- Т, Т ] и завершаются не более чем за Т шагов (тактов работы НДМТ). Машина, начав работу в конфигурации , останавливается в конфигурации , если свойство R(x, y) выполнено, и в - в противнем случае. Здесь - начальное, а - заключительное состояние НДМТ. Построим КНФ Ф такую, что любая задача проверки (распознания) свойства (в общем виде: ) полиномиально сводится к проверке выполнимости КНФ

Ф = В & C & D & Е & F & G,

где В, С, D, E, F, G - дизъюнкты, имеющие следующий смысл:

В = 1 На каждом шаге головка машины обозревает ровно одну ячейку ленты.

С = 1 В каждой ячейке на каждом шаге записан в точности один символ.

D = 1 На каждом шаге работы машина находится ровно в одном состоянии.

Е = 1 Начальная конфигурация машины имеет вид .

F = 1 Машина работает по тьюринговской программе.

G = 1 Заключительная конфигурация машины имеет вид , если Р(х,у) = 1.

Обозначим , - внешний и внутренний алфавиты НМДТ; t – произвольный шаг выполнения алгоритма, ; s – текущий номер ячейки, ; i и j - текущие номера символов алфавитов А и Q, , .

Введем по определению следующие логические переменные:

, если на шаге t, обозревая ячейку s, машина воспринимает символ с номером i, иначе эта переменная равна нулю.

, если на шаге t машина находится в состоянии с номером j, иначе эта переменная равна нулю.

, если на шаге t головка машины обозревает ячейку с номером s, иначе эта переменная равна нулю.

Используя введенные логические переменные, можно записать в виде формул следующие логические условия.

;

на шаге t машина обозревает хотя бы одну ячейку и при этом никакие две ячейки одновременно, т. к. . Тогда

;

на шаге t в ячейке s записан ровно один символ. Тогда

;

на шаге t машина находится ровно в одном состоянии. Тогда

В начальном положении (t= 0 ) головка машины обозревает ячейку с номером 1 в состоянии q₁, а в первых n - ячейках записаны символы слова Х = х (1)... х (n), за ним - разделительный знак «*», после чего - слово Y= y (1)... y (q) и далее - пустые ячейки. Выполнение такой начальной конфигурации равносильно Е = 1, где

;

где l - пустой символ, а запись означает индекс символа в ленточном алфавите.

Полиномиальная программа проверки свойства состоит из тьюринговских команд:

Здесь - функция смены состояний НМТ, - функция, определяющая записываемый на ленту символ, - функция, определяющая движение головки машины, . Введем вспомогательную функцию –

Пусть по определению , если на шаге t, находясь в состояний , машина обозревает ячейку с номером s, в которой записан символ , и смена состояния и записи в ячейке осуществляется в соответствии с программой, причем при отсутствии головки над ячейкой s запись в этой ячейке не изменяется; в противном случае .

где выражение в квадратных скобках соответствует тому, что на последнем шаге Т на ленте записаны символы l(пусто) и 1, причем единица содержится не более чем в одной ячейке; сомножитель соответствует нахождению машины на шаге Т в состоянии ; последняя конъюнкция обеспечивает условие наличия в обозреваемой ячейке символа 1.

Приведенные выше выражения позволяют заключить, что формула Ф = В & C & D & Е & F & G будет являться КНФ, если привести промежуточные эквивалентные преобразования:

Условие Ф = 1 равносильно тому, что найдется такое допустимое значение у, при котором машина, начав работу в конфигурации перейдёт в конфигурацию согласно тьюринговской программе полиномиальной проверки.

Если задача z имеет положительный ответ, то для некоторого допустимого у выполнено R(x,y)=1. В этом случае, назначив значения переменных на основе работы машины над начальной конфигурацией , получим набор, на котором Ф=1. Обратно, если существует набор, обращающий Ф в единицу, то значения переменных в этом наборе определяют слово у, такое, что машина переводит в . Следовательно, задача z сведена к задаче выполнимости КНФ.

Очевидно, что длина записи формулы Ф при любом способе ее представления в виде слова над конечным алфавитом ограничена некоторым полиномом от размера входа задачи, и сведение задачи z к задаче осуществимо за полиномиальное время.

Теорема полностью доказана.

2) Класс NPC – универсальных переборных задач и приемы доказательства NP-полноты [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

Пусть Г =(Х, U) - конечный граф, Х - множество вершин графа, U - множество ребер. Не теряя общности, можно обозначить вершины натуральными числами: Х = {1,2,..., n }, а ребра задать булевой матрицей такой, что , если ребро (i,j) имеется в графе Г, и , если ребра (i,j) в графе Г нет. Граф называют полным, если любые его две вершины соединены ребром. Граф называют подграфом графа Г, если и .

Задача о полном подграфе состоит в том, чтобы по заданному графу Г выяснить, существует ли в Г полный подграф с вершинами.

Теорема 7.1. Задача о полном подграфе является NP - полной.

Доказательство. Для удобства обозначим задачу о полном подграфе. Начальной информацией о задаче является число и матрица а) Докажем, что Î NP. Для этого выписываем N- программу:

УСПЕХ:= TRUE; //Предположим, k-полный подграф существует

// Недетерминированный выбор k вершин

Set:= [1.. n ];

for i:= 1 to k dо

begin

node:= CHOOSE(Sеt);

v[i]:= node;

Set:=Set\(nodе)

еnd;

// Полиномиальная проверка

for i:= 1 tо k-1 do

for j:= i +1 tо k dо

if u(v[i],v[j])=0 then УСПЕХ:=FALSE;

write(УСПЕХ);

Очевидно, что сложность приведенной N-программы может быть оценена как О(n(n-1)/2), т.е. полиномиально, откуда следует, что Î NP.

б) Докажем, что µ. Поскольку ранее мы убедились, что - NP-полная задача, то из полиномиальной сводимости µ будет следовать полиномиальная сводимость любой задачи класса NP к .