Erweiterung mathematischer Optimierungsmethoden zur Lösung PSPACE-vollständiger Probleme mit Hilfe quantifizierter linearer Programme

最好的办法是解决问题，把问题放在最好的地方。在实践中，他们的行为和行为都是如此。在自动输入的过程中，我们遇到了相互间的最优问题，也没有相应的解决办法。这是一种多样化的生活方式，是一种最好的生活方式。与之相对的是，我不知道你的名字是什么，我是谁，我是谁？因此，一般的量化线性程序(QLP)是一种新的线性程序，所有的量化变量都存在于所有的量化规则中。QLP(Quantifizierte Integer Program)是一种通用的QIP(Quantifizierte Integer Program)。我不知道这是怎么回事，但我不知道。这句话的意思是：“我的数学方法和数学是最优的和最优的，所以我选择了L先生和他的合格合伙人。这是一个非常重要的问题，这是一个非常重要的问题，因为它是一个量化的程序，涉及到实际问题和实际问题，这些问题都是实际问题。

Bei klassischen Optimierungsproblemen wird davon ausgegangen, dass der Input für ein gegebenesProblem fest und zum Planungszeitpunkt bekannt ist. In der Praxis stößt man jedoch häufig aufSituationen, bei denen ein Teil dieser Daten mit Unsicherheit behaftet ist und lediglich Schätzungenbekannt sind. Viele interessante Optimierungsprobleme werden PSPACE-vollständig, sobald manauch nur auf einfachste Weise Unsicherheit in die Beschreibung der Inputdaten aufnimmt. Es gibt diverse Ansätze, die im Gebiet der Optimierung unter Unsicherheit erforscht werden. Relativ unerforscht sind jedoch die Möglichkeiten, die quantifizierte Erweiterungen von linearen Programmeneröffnen, wie sie von Subramani vorgestellt wurden. So genannte Quantifizierte lineare Programme(QLPs) sind lineare Programme, bei denen die Variablen existenz- oder allquantifiziert sein können.Bei QLPs geht man davon aus, dass die Variablen kontinuierlich gewählt werden dürfen. QLPs, beidenen alle Variablen ganzzahlig sein müssen, werden QIPs (Quantifizierte Integer Programme)genannt. Letztere sind für diesen Antrag von besonderem Interesse, da sie die Klasse PSPACEbeschreiben. Ziel der Bemühungen ist es, Methoden und Erkenntnisse der mathematischenOptimierung anzuwenden und zu erweitern, so dass sie zur Lösung von QIPs und QLPs genutztwerden können. Es soll erforscht werden, inwieweit sich quantifizierte lineare Programme eignen,interessante Problemstellungen der Praxis zu beschreiben und inwieweit sich Lösungsverfahrenangeben lassen, die zu ähnlich eindrucksvollen Ergebnissen führen, wie es die MIP-Löser für imGrunde NP-vollständige Probleme der Praxis vormachen.