I en grådig algoritme tar vi det valget som synes best for øyeblikket i håp om at det vil føre til en global optimal løsning. I dynamisk programmering tar vi beslutninger i hvert trinn ved å vurdere gjeldende problem og løsning på tidligere løst underproblem for å beregne optimal løsning.
Hvor mange gjennomførbare løsninger finnes i grådig metode?
En grådig algoritme tar grådige valg ved hvert trinn for å sikre at objektivfunksjonen er optimalisert. Greedy-algoritmen har bare one shot for å beregne den optimale løsningen slik at den aldri går tilbake og reverserer avgjørelsen.
Hva er konseptet med grådig metode?
Definisjon: En algoritme som alltid tar den beste umiddelbare, eller lokale, løsningen samtidig som den finner et svar. Grådige algoritmer finner den generelle, eller glob alt, optimale løsningen for enkelte optimaliseringsproblemer, men kan finne mindre enn optimale løsninger for enkelte tilfeller av andre problemer.
Hva er fordelene med grådig tilnærming?
Fordelen med å bruke en grådig algoritme er at løsninger på mindre forekomster av problemet kan være enkle og enkle å forstå. Ulempen er at det er fullt mulig at de mest optimale kortsiktige løsningene kan føre til et verst mulig langsiktig resultat.
Når bør vi bruke grådige?
Nedenfor er noen problemer som bruker den optimale løsningen ved å bruke Greedy-tilnærmingen
- Travelling Salesman Problem.
- Kruskals Minimal Spanning Tree Algorithm.
- Dijkstras Minimal Spanning Tree Algorithm.
- Knappsekkproblem.
- Jobbplanleggingsproblem.
