สำหรับทัวร์เจ็ดจุดหมายปลายทาง มี 360 เส้นทางที่เป็นไปได้ แผนที่นี้แสดงเส้นทางที่สั้นที่สุด (วัดในช่วงเวลาเดินทาง) ระหว่างสถานที่เจ็ดแห่งในซีแอตเทิลที่ Shayan Oveis Gharan เยี่ยมชม
อี. ออตเวลล์; ที่มา: GEBWEB.NET/OPTIMAPแทนที่จะโจมตีปัญหาโดยตรง Oveis Gharan ทำงานกับวิธีแก้ปัญหาโดยประมาณ — เส้นทางที่ยาวกว่าเส้นทางที่เหมาะสมที่สุดเล็กน้อย แต่สามารถคำนวณได้ในระยะเวลาที่เหมาะสม นับตั้งแต่ทศวรรษ 1970 นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์รู้จักกลยุทธ์ในการค้นหาเส้นทางที่ยาวกว่าเส้นทางที่สั้นที่สุดเท่าที่จะทำได้อย่างรวดเร็วถึง 50 เปอร์เซ็นต์ บันทึกดังกล่าวมีมานานหลายทศวรรษ จนกระทั่ง Oveis Gharan จัดการกับ Saberi และ Mohit Singh จากมหาวิทยาลัย McGill ในมอนทรีออล
ในบทความที่ตีพิมพ์ในปี 2011ทีมงานได้ทำสิ่งที่อาจดูเหมือนมีการพัฒนา
เพียงเล็กน้อย โดยลดขนาดตัวเลข 50 เปอร์เซ็นต์ลงสี่ร้อยในล้านล้านของล้านล้านของจุดเปอร์เซ็นต์ Oveis Gharan กล่าวว่า “ผู้คนล้อเลียนบทความของเราเพราะการปรับปรุงเล็กน้อย แต่ประเด็นคือในพื้นที่ของเรา จำนวนที่แท้จริงไม่ใช่คำถามหลัก”
เป้าหมายคือการพัฒนาแนวคิดใหม่ที่สามารถเริ่มเปิดประเด็นปัญหาได้ Luca Trevisan นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ Berkeley กล่าว “สิ่งที่สำคัญไม่ใช่อัลกอริธึมเฉพาะที่เขาคิดค้น แต่มีเทคนิคชุดใหม่ทั้งหมดที่สามารถนำไปใช้กับปัญหาอื่นๆ ได้” หลังจากความก้าวหน้า นักวิทยาศาสตร์คนอื่นๆ ได้ทบทวนปัญหาพนักงานขายที่เดินทาง และลดจำนวนลงอย่างมาก เส้นทางที่เลือกตอนนี้ยาวกว่าเส้นทางที่เหมาะสมที่สุด 40 เปอร์เซ็นต์
เพื่อสร้างความก้าวหน้าของเขา Oveis Gharan คอยติดตามวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์ในสาขาคณิตศาสตร์ที่หลากหลาย “ทุกครั้งที่มีเอกสารใหม่หรือเทคนิคใหม่ๆ ออกมา เขาจะเป็นคนกลุ่มแรกที่จะหยิบกระดาษขึ้นมาอ่าน” Saberi กล่าว เพื่อค้นพบเครื่องมือนอกขอบเขตความเชี่ยวชาญของเขา Oveis Gharan ได้นำเสนอปัญหาให้กับนักวิจัยในสาขาอื่นๆ
ในปี 2015 Oveis Gharan และนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ Nima Anari
ที่ Berkeley ได้ทำความคืบหน้าเพิ่มเติม เกี่ยวกับวิธีแก้ปัญหาโดยประมาณสำหรับปัญหาพนักงานขายที่เดินทางทั่วไปและท้าทายมากขึ้น ในเวอร์ชันนี้ ระยะทางที่จะไปจากจุด A ไปยังจุด B อาจไม่เหมือนกับการไปในทิศทางตรงกันข้าม ซึ่งเป็นสถานการณ์ที่เป็นไปได้ในเมืองที่มีถนนเดินรถทางเดียวจำนวนมาก นักวิจัยมีวิธีประมาณความยาวทัวร์ที่เหมาะสมที่สุด แต่พวกเขาไม่เข้าใจว่าค่าประมาณนั้นดีแค่ไหน Oveis Gharan และ Anari แสดงให้เห็นว่าดีขึ้นกว่าที่เคยเป็นมาอย่างทวีคูณ
ในการทำให้ก้าวหน้านี้ Oveis Gharan ได้ล้อเลียนการเชื่อมต่อกับปัญหาที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องในวิชาคณิตศาสตร์และกลศาสตร์ควอนตัม ซึ่งรู้จักกันในชื่อปัญหา Kadison-Singer นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ Daniel Spielman จาก Yale University ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของทีมที่แก้ปัญหา Kadison-Singer ในปี 2013 กล่าวว่า “น่าแปลกใจมาก” “ไม่มีความเชื่อมโยงที่ชัดเจน” เขากล่าว “Shayan นั้นยอดเยี่ยมและสร้างสรรค์อย่างเหลือเชื่อ”
ตอนนี้ Oveis Gharan มุ่งเน้นไปที่การพิชิตปัญหาพนักงานขายที่กำลังเดินทางรุ่นนี้ต่อไป แม้ว่าความก้าวหน้าครั้งใหม่ของเขาจะช่วยประมาณความยาวทัวร์ที่เหมาะสมที่สุด แต่ก็ไม่สามารถระบุเส้นทางที่เกี่ยวข้องได้ ต่อไป Oveis Gharan ต้องการสร้างอัลกอริทึมที่สามารถนำทางในหลักสูตรที่ถูกต้องได้
คุณสามารถเดิมพันได้ว่าเขาจะเพิ่มคอลเล็กชันเครื่องมือของเขาต่อไปโดยการสุ่มตัวอย่างจากฟิลด์คณิตศาสตร์และการคำนวณที่เกี่ยวข้อง “แผนใหญ่คือ: พยายามทำความเข้าใจให้ดียิ่งขึ้นว่าพื้นที่ต่างๆ เหล่านี้เชื่อมโยงถึงกันอย่างไร” Oveis Gharan กล่าว “มีปัญหาเปิดกว้างมากมายอยู่ในทางแยกนี้”
credit : jimmiessweettreats.com kyronfive.com lacanadadealbendea.com lojamundometalbr.com loquelaverdadesconde.com mafio-weed.com maggiesbooks.com maisonmariembalagens.com matteograssi.org mba2.net
