Approximative, randomisierte und probalistische Algorithmen für kombinatorische Optimierungsprobleme

在unserem Forschungsvorhaben sollen zum einen möglichst gute approximate algorithms gefunden werden der der best werden中，welche Schranke die approximationsg<s:1> In多项式Zeit nicht brschreiten kann。在deessen Mittelpunkt das Steinerbaumproblem和einige bezglich中，近似地描述了verhaltens和verflochtene problem。在此基础上，建立了一种新的视觉模型，并在此基础上建立了一种新的视觉模型，即在此基础上建立了一种新的模型，即在此基础上建立了一种新的模型，即在此基础上建立了一种新的模型。解析求解算法，求解算法，求解算法，求解算法，求解算法，求解算法，求解算法，求解算法，求解算法，求解算法，求解算法，求解算法，求解算法，求解算法，求解算法。不严肃的问题是：严肃的问题是：严肃的问题是：严肃的问题是：严肃的问题是：严肃的问题是：严肃的问题是：严肃的问题是：严肃的问题是：严肃的问题是：严肃的问题是：严肃的问题。

In unserem Forschungsvorhaben sollen zum einen möglichst gute Approximationsalgorithmen gefunden werden oder aber bestimmt werden, welche Schranke die Approximationsgüte in polynomineller Zeit nicht übrschreiten kann. Die Untersuchungen werden sich vor allem auf einen Problemkreis konzentrieren, in dessen Mittelpunkt das Steinerbaumproblem und einige bezüglich ihres Approximationsverhaltens eng damit verflochtene Probleme stehen. Dem Forschungsvorhaben liegt hier die Vision zugrunde, daß man durch Einsichten in den Phasenübergang zwischen Approximnierbarkeit und Nichtapproximierbarkeit letztendlich auch ein besseres Verständnis des Phasenübergangs zwischen P und NP erlangt. Andererseits sollen im Sinne einer probabilistischen Analyse solche Algorithmen untersucht werden, die eine erwartet gute oder sogar optimale Lösung in erwartet polynomieller Laufzeit finden. Unsere besonderes Interesse gilt dabei dem bei der Praxis auftretenden Problemen vielfach sehr eingeschränkten Instanzenbereich.