数学建模中的NP问题

世界十大难题1、NP完全问题（NP－C问题）NP完全问题（NP－C问题），是世界七大数学难题之一。

NP的英文全称是Non－deterministicPolynomial的问题，即多项式复杂程度的非确定性问题。

简单的写法是NP＝P？，问题就在这个问号上，到底是NP等于P，还是NP不等于P。

NP就是Non－deterministicPolynomial的问题，也即是多项式复杂程度的非确定性问题。

而如果任何一个NP问题都能通过一个多项式时间算法转换为某个NP问题，那么这个NP问题就称为NP完全问题（Non－deterministicPolynomialcompleteproblem）。

NP完全问题也叫做NPC问题。

2、霍奇猜想霍奇猜想是代数几何的一个重大的悬而未决的问题。

由威廉·瓦伦斯·道格拉斯·霍奇提出，它是关于非奇异复代数簇的代数拓扑和它由定义子簇的多项式方程所表述的几何的关联的猜想，属于世界七大数学难题之一。

二十世纪的数学家们发现了研究复杂对象的形状的强有力的办法。

基本想法是问在怎样的程度上，我们可以把给定对象的形状通过把维数不断增加的简单几何营造块粘合在一起来形成。

3、庞加莱猜想庞加莱猜想（Poincaréconjecture）是法国数学家庞加莱提出的一个猜想，其中三维的情形被俄罗斯数学家格里戈里·佩雷尔曼于2003年左右证明。

2006年，数学界最终确认佩雷尔曼的证明解决了庞加莱猜想。

1904年，法国数学家亨利·庞加莱提出了一个拓扑学的猜想：“任何一个单连通的，闭的三维流形一定同胚于一个三维的球面。

”简单地说，一个闭的三维流形就是一个有边界的三维空间；单连通就是这个空间中每条封闭的曲线都可以连续的收缩成一点，或者说在一个封闭的三维空间，假如每条封闭的曲线都能收缩成一点，这个空间就一定是一个三维圆球。

4、黎曼假设黎曼猜想是关于黎曼ζ函数ζ（s）的零点分布的猜想，由数学家黎曼于1859年提出。

np问题通俗解释
NP问题是指“非确定性多项式时间”问题，也称为不可解问题。

它是计算机科学中的一个重要问题类别。

通俗来说，NP问题是指那些可以在多项式时间内验证是否解
答正确的问题，但尚未找到可以在多项式时间内解决的算法。

也就是说，虽然我们可以在多项式时间内检查一个给定解是否正确，但我们目前还没有找到一种高效的方法来找到一个解。

在计算理论中，NP问题是与P问题相对的一个概念。

P问题
是指可以在多项式时间内解决的问题。

一个经典的例子是旅行商问题。

在旅行商问题中，我们需要找到一条路径，使得旅行商可以经过多个城市，每个城市只到达一次，并且回到起点，同时总路径长度最短。

虽然我们可以在多项式时间内计算出给定路径的总长度，但当前还没有找到一种可以在多项式时间内找到最短路径的方法。

目前来说，还没有找到一种通用的解决NP问题的方法。

因此，研究人员一直在努力寻找解决这些问题的有效算法，或者找到一种方法来证明这些问题不存在多项式时间解决的算法。

P NP NPC三者问题阐述1）”P对NP问题”是什么意思？首先说明一下问题的复杂性和算法的复杂性的区别，下面只考虑时间复杂性。

算法的复杂性是指解决问题的一个具体的算法的执行时间,这是算法的性质；问题的复杂性是指这个问题本身的复杂程度，是问题的性质.比如对于排序问题,如果我们只能通过元素间的相互比较来确定元素间的相互位置，而没有其他的附加可用信息,则排序问题的复杂性是O(nlgn)，但是排序算法有很多，冒泡法是O（n^2），快速排序平均情况下是O(nlgn)等等,排序问题的复杂性是指在所有的解决该问题的算法中最好算法的复杂性。

问题的复杂性不可能通过枚举各种可能算法来得到，一般都是预先估计一个值，然后从理论上证明。

为了研究问题的复杂性，我们必须将问题抽象，为了简化问题,我们只考虑一类简单的问题，判定性问题，即提出一个问题,只需要回答yes或者no的问题。

任何一般的最优化问题都可以转化为一系列判定性问题，比如求图中从A到B的最短路径，可以转化成：从A 到B是否有长度为1的路径？从A到B是否有长度为2的路径?…从A到B是否有长度为k的路径？如果问到了k的时候回答了yes，则停止发问，我们可以说从A到B的最短路径就是k。

如果一个判定性问题的复杂度是该问题的一个实例的规模n的多项式函数，则我们说这种可以在多项式时间内解决的判定性问题属于P类问题。

P类问题就是所有复杂度为多项式时间的问题的集合.然而有些问题很难找到多项式时间的算法(或许根本不存在)，比如找出无向图中的哈米尔顿回路问题，但是我们发现如果给了我们该问题的一个答案，我们可以在多项式时间内判断这个答案是否正确。

比如说对于哈米尔顿回路问题，给一个任意的回路，我们很容易判断他是否是哈米尔顿回路（只要看是不是所有的顶点都在回路中就可以了)。

这种可以在多项式时间内验证一个解是否正确的问题称为NP问题.显然,所有的P类问题都是属于NP问题的，但是现在的问题是,P是否等于NP?这个问题至今还未解决。

P/NP问题P/NP问题是在理论信息学中计算复杂度理论领域里至今没有解决的问题，它被“克雷数学研究所”（Clay Mathematics Institute, 简称CMI）在千禧年大奖难题中收录。

P/NP问题中包含了复杂度类P与NP的关系。

1971年史提芬·古克(Stephen A. Cook) 和Leonid Levin 相对独立的提出了下面的问题,即是否两个复杂度类P和NP是恒等的（P=NP?）。

P和NP复杂度类P包含所有那些可以由一个确定型图灵机在多项式表达的时间内解决的问题；类NP由所有其肯定解可以在给定正确信息的多项式时间内验证的决定问题组成，或者等效的说，那些解可以在非确定图灵机上在多项式时间内找出的问题的集合。

很可能，计算理论最大的未解决问题就是关于这两类的关系的:P和NP相等吗?在2002年对于100研究者的调查，61人相信答案是否定的，9个相信答案是肯定的，22个不确定，而8个相信该问题可能和现在所接受的公理独立，所以不可能证明或证否。

[1] 对于正确的解答，有一个,000,000美元的奖励。

NP-完全问题(或者叫NPC)的集合在这个讨论中有重大作用，它们可以大致的被描述为那些在NP中最不像在P中的。

(确切定义细节请参看NP-完全)理论计算机科学家现在相信P, NP,和NPC类之间的关系如图中所示，其中P和NPC类不交。

假设P ≠ NP的复杂度类的图解.如P = NP则三个类相同.本质上，P = NP问题问道：如果是/不是问题的正面答案可以很快验证，其答案是否也可以很快计算？这里有一个给你找点这个问题的感觉的例子。

给定一个大数Y,我们可以问Y是否是复合数。

例如，我们可能问53308290611是否有非平凡的因子。

回答是肯定的，虽然手工找出一个因子很麻烦。

从另一个方面讲，如果有人声称答案是"对，因为224737可以整除53308290611",则我们可以很快用一个除法来验证。

背包问题背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP 完全问题。

问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。

问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。

相似问题经常出现在商业、组合数学，计算复杂性理论、密码学和应用数学等领域中。

也可以将背包问题描述为决定性问题，即在总重量不超过W 的前提下，总价值是否能达到V ？它是在1978年由Merkel 和Hellman 提出的一、定义：背包问题属于组合优化问题，一般的最优化问题由目标函数和约束条件两部部分组成：我们有n 种物品，物品i 的重量为w i ，价格为p i 。

我们假定所有物品的重量和价格都是非负的。

背包所能承受的最大重量为W 。

如果限定每种物品只能选择0个或1个，则问题称为0-1背包问题。

可以用公式表示为：1max ni i i p x =∑1..,ni i i S T w x W =≤∑ {}0,1i x ∈如果限定物品i 最多只能选择b i 个，则问题称为有界背包问题。

可以用公式表示为：1max ni i i p x =∑1..,n i i i S T w xW =≤∑ {}0,1,,i i x b ∈⋅⋅⋅如果不限定每种物品的数量，则问题称为无界背包问题。

各类复杂的背包问题总可以变换为简单的0-1背包问题进行求解。

二、基本模型的建立方法1、0-1背包问题的数学模型（最基础的背包问题）分类：0-1背包问题简单分为一维背包和二维背包问题。

特点：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。

1.1 一维背包问题问题：一个旅行者准备进行徒步旅行，为此他必须决定携带若干物品。

设有n 件物品可供他选择，编号为1,2,...,n 第i 件物品重量为i w 千克，价值为i p 元，他能携带的最大重量为w 千克。

他应该装入哪几件物品价值最大。

解：引入变量i x ，且设1,(1,2,,)0,i i x i n i ⎧==⎨⎩表示将第种物品装入包中表示不将第种物品装入包于是此问题的数学模型为：1max ni i i f p x ==∑1122.....01,1,2,...,.n n iw x w x w x W S T x i n +++≤⎧⎨==⎩或 1.2 二维背包问题一维背包问题只考虑了背包重量的限制，如果再增加背包体积的限制为V ，并设第i 件物品的体积i v ，问如何携带可使总价值最大。

python在数学建模中常见算法及代码在数学建模中，Python 是一种流行的编程语言，有许多用于解决不同数学建模问题的库和算法。

以下是一些在数学建模中常见的算法及其对应的 Python 代码示例：1.线性规划：•使用scipy库中的linprog函数：pythonfrom scipy.optimize import linprog c = [-3, 5] # 目标函数的系数 A = [[-1, 2], [4, 3]] # 不等式约束的系数 b = [8, 15] # 不等式约束的右侧值result = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b) print("最小值:", result.fun) print("优化变量:", result.x)2.整数规划：•使用PuLP库：pythonfrom pulp import LpMaximize, LpProblem, LpVariable # 创建问题model = LpProblem(name="integer_programming_example",sense=LpMaximize) # 创建变量 x = LpVariable(name="x", lowBound=0, cat="Integer") y = LpVariable(name="y", lowBound=0, cat="Integer") # 添加目标函数和约束model += (2 * x + 4 * y <= 8, "constraint_1") model+= (5 * x + 3 * y <= 15, "constraint_2") model += (3 * x + 2 * y <= 7, "constraint_3") model += (4 * x + 2 * y <= 8, "constraint_4") model += (x + y >= 3, "constraint_5") model += 4 * x + 6 * y # 目标函数 # 解决问题model.solve() print("最优值:", model.objective.value()) print("最优解:") for var in model.variables(): print(f"{}: {var.value()}")3.数值积分：•使用scipy库中的quad函数：pythonfrom scipy.integrate import quad def integrand(x): return x**2 result, error = quad(integrand, 0, 1) print("数值积分结果:", result)这只是数学建模中一些常见问题的示例，具体问题和应用场景可能需要不同的算法和工具。

谈⼀谈如何理解NP问题⼀概念引⼊1.1时间复杂度在计算机处理⼀个问题时，往往需要⼀定的时间，假设把这个问题复杂化（将这个问题进⾏扩展），那么把计算机处理这类问题的时间变化速率，称为解决这种问题所⽤算法的时间复杂度。

例如，⼀个枚举⼀定范围内的数字的问题，计算机所⽤时间会随着范围的变化⽽线性变化，由于是简单的枚举，所以时间复杂度可以记为O(n)，n可以代表这个范围⼤⼩。

在计算机处理问题时，由于算法设计不同，对应的时间复杂度也不⼀定相同。

1.2多项式级时间和⾮多项式级时间在众多的时间复杂度中，根据其表达式的特点，可以⼤致将它们划分为两个范畴，⼀个是多项式级⼀个是⾮多项式级。

它们各⾃表⽰什么意思呢？还记得⾼中数学中学习的函数吗，在学习不同函数时，最常做的⼀件事是观察它们的图像变化，可以发现，x作为底数的图像和x作为指数的图像在后期的变化简直有天壤之别。

这也正是需要将时间复杂度划分的原因（多项式级的时间复杂度在后期变化远⼩于⾮多项式级），将n作为底数的时间复杂度归为多项式级，n作为指数的归为⾮多项式级。

例如O(n)、O(log(n))、O(n^a)等就是多项式级的时间复杂度，像O(n!)和O(a^n)就是⾮多项式级的复杂度。

对于计算机来说需要处理的问题往往是很庞⼤的，如果采⽤⾮多项式级复杂度的算法，那么将浪费很⼤的资源。

1.3 P问题在解释了多项式级和⾮多项式级时间复杂度之后，P问题的概念就简单了。

对于众多的问题，通常把能够使⽤多项式级时间复杂度算法解决的问题称为P问题。

⼆什么叫NP问题2.1 约化⼀般，问题A可以约化为问题的B的解释是可以⽤解决问题B的⽅法解决问题A。

简单的说，也就是问题A是问题B的另⼀种形式，且问题A的复杂程度要⼩于等于问题B。

就像解⽅程组的问题，假如你会解⼆元⼀次⽅程组，那么你⼀定会解⼀元⼀次⽅程，在这个例⼦中，⼀元⼀次⽅程就是问题A，⼆元⼀次⽅程组就是问题B，问题A可以看作是问题B中另⼀个⾃变量系数为零的特殊“⼆元⼀次⽅程组”。

第八章 NP-完全问题§1 关于问题及算法的描述为了应用算法复杂性理论，首先要对问题、问题的一般描述、计算模型、算法、算法的复杂性给出严格的定义。

但在给出精确定义之前，我们先回顾一下有关概念的粗略解释。

所谓一个问题(problem)是指一个有待回答、通常含有几个取值还未确定的自由变量的一个一般性提问(question)。

它由两部分构成：一是对其关于参数的一般性描述；二是对该问题的答案所应满足的某些特性的说明。

而一个问题的某个实例则可通过指定问题中所有参数的具体取值来得到。

以下用∏表示某个问题，用I 表示其实例。

旅行商问题的参数是由所需访问城市的一个有限集合},,,{11m C C C C =和C 中每对城市j i C C ,之间的距离),(j i C C d 所组成。

它的一个解是对所给城市的一个排序(1)(2)(),,,m C C C πππ使得该排序极小化下面表达式（目标函数）的值),(),()1()()1(11)(ππππC C d C C d m i m i i ++-=∑旅行商问题的一个实例是通过指定城市的数目，并指定每两个城市之间的具体距离而得到的。

例如：{}4321,,,C C C C C =，3),(,9),(,6),(,9),(,5),(,10),(434232413121======C C d C C d C C d C C d C C d C C d就是旅行商问题的一个实例，这个实例的一个最优解是排序1342,,,C C C C ，因为四个城市的这个排序所对应旅行路线是所有可能环游路线中长度最小的，其长度为27。

目前广泛采用的描述问题的方法主要有两种：一是将任一问题转化为所谓的可行性检验问题(feasibility problem)；二是把问题转化为判定问题(decision problem)。

实际中几乎所有问题都可直接或间接地转述为判定问题。

判定问题是答案只有“是”与“非”两种可能的问题。

世界七大数学难题之NP问题的证明（NP≠P）和一些相关知识摘要：本文提出算法公理：公理目标集合不存在非约化约简；判断某类公理待被判断集合问题所需的计算复杂度类最少操作次数，一定大于或等于相应公理目标集合被最简约化后的操作类二级元素的数量。

基于算法公理和本文提出的单点连入问题，本文证明了NPC问题都不存在多项式算法，因此NPC∉P，NP≠P。

关键词：算法公理；单点连入问题；NPC问题；多项式算法；NP≠P第一章定义定义1：“对于一条以A1点为起点、A n点为终点的路、处在该路之外的B点和该路中的两个以上非路上相邻点与B点之间的边来讲，是否存在一种连接方式使该路和该点能够被合并成一条新的以A1点为起点、A n点为终点的路”这一问题又被称为单点连入问题，其中A1点与A n点不同时与B点相连。

上述“路上相邻”指在仅考虑路上的点和边时的相邻；非路上相邻点（边）指除路上相邻点（边）之外的点（边）。

上述路又被称为待连路；上述点又被称为待连点。

上述“被合并成一条新的以A1点为起点、A n点为终点的路”又被称为被连入。

上述“存在一种连接方式使该路和该点能够被合并成一条新的以A1点为起点、A n点为终点的路”又被称为能使待连点被连入；反之则又被称为不能使待连点被连入。

由单点连入问题的所有点和所有边所构成的图又被称为该单点连入问题图。

定义2：待连路的起点又被称为待连路的左固定点或左端点；待连路的终点又被称为待连路的右固定点或右端点；两者又被合称为待连路的固定点和端点。

待连路中除固定点之外的点又被称为待连路的非固定点。

待连路中路上相邻两点之间的边又被称为待连路的内边；待连路中非路上相邻两点之间的边又被称为待连路的外边；待连点被连入后的新路中相应地也有内边和外边。

待连点与待连路中的点之间的边又被称为待连边。

定义3：待连路的起点又被称为该待连路的第1个点；待连路的起点之后的第1个点又被称为该待连路的第2个点；相应地有该待连路的第3个点等。

数模⼊门——关于NP问题的智能算法求解1、写在前⾯中国⼤学⽣数学建模⼤赛（CUMCM）是全国⾼校规模最⼤的基础学科竞赛，也是世界规模最⼤的数学建模竞赛。

由于其巨⼤的影响⼒，数模⽐赛奖项的含⾦量也是极⾼的。

那么如何准备该项赛事呢？笔者⾃⼰是从经典题⽬⼊⼿，先根据⾃⼰想法初步拟定算法思路，再查询相关⽂献优化解法。

在这篇博客中，笔者会分享⾃⼰对⼀道问题的解决思路，希望能起到抛砖引⽟的效果。

2、问题阐述 某同学要从15 家商城中 选购20本书籍， 给出该同学最省钱的选购⽅案。

⼩条件：如果在同⼀个书店的消费额不低于88元，那么这个书店包邮，即在这个书店买书不⽤出运费了。

PS:数据库3、问题分析 这是⼀个经典的优化问题——书店买书。

初看该题⽬，似乎是⼀个⽐较简单的规划问题。

思路是很直接的，通过0-1规划，通过购买矩阵和价格矩阵相乘，加上邮费矩阵，最后通过规划求最⼩值。

然⽽0-1规划问题的解决难度是⽐较⼤的，⼀般思路通过松弛变量法为转化为连续性规划问题解决。

但由于邮费阵的加⼊，这样的思路精确求解该题的难度较⼤。

经分析不难发现，该题的主要难点在于运算的规模呈指数型增⼤，是⼀个典型的NP问题。

若通过枚举的⽅式求取最优解，那么运算将达到15^20的恐怖规模，显然是⽆法求解的。

那么如果⽆法求得⼀个准确的最优解，是否可以通过求得⼀个尽可能逼近最优的次优解以解决问题呢？4、算法设计 那么我们思考的重点应转换为如何建⽴费⽤函数关系，确定解空间的范围，建⽴⼀种新解的产⽣⽅式。

当然最重要的是解决解的接受以及将解空间不断缩⼩的问题。

在此思路下，⼀个常见的想法是运⽤蒙特卡洛模拟，即随机⽣成很多组解，然后验证这些解是否满⾜题⽬的约束条件。

若满⾜则将其保存到⼀个“可⾏集"中，然后计算这个可⾏集内每个解对应的⽬标函数值，在⾥⾯找到最值即可。

该思路乍看⼀定程度上解决了解空间过于巨⼤的问题，再通过迭代，似乎最终能逼近最优解。

这样的算法固然可能得到答案，但⽆法保证得到解的最优性。

数学建模python例子(一)数学建模 Python 例子1. 线性回归模型•线性回归模型是数学建模中常用的一种模型，可以用来预测两个变量之间的线性关系。

在 Python 中，我们可以使用 scikit-learn 库来实现线性回归模型。

•首先，我们需要导入必要的库和数据集：import numpy as npfrom _model import LinearRegression# 导入数据集X = ([[1], [2], [3], [4], [5]])y = ([3, 5, 7, 9, 11])•接下来，我们可以创建并拟合模型：# 创建线性回归模型model = LinearRegression()# 拟合模型(X, y)•最后，我们可以使用模型来进行预测：# 预测新的数据X_new = ([[6]])y_new = (X_new)print(y_new) # 输出：[13]2. 逻辑回归模型•逻辑回归模型是一种广义线性模型，通常用于分类问题。

在Python 中，我们可以使用 scikit-learn 库来实现逻辑回归模型。

•首先，我们需要导入必要的库和数据集：import numpy as npfrom _model import LogisticRegression# 导入数据集X = ([[1], [2], [3], [4], [5]])y = ([0, 0, 1, 1, 1])•接下来，我们可以创建并拟合模型：# 创建逻辑回归模型model = LogisticRegression()# 拟合模型(X, y)# 预测新的数据X_new = ([[6]])y_new = (X_new)print(y_new) # 输出：[1]3. K-means 聚类算法•K-means 聚类算法是一种无监督学习算法，常用于将数据集中的元素划分成 K 个簇。

在 Python 中，我们可以使用 scikit-learn 库来实现 K-means 聚类算法。