Cuando pienso en aprender un nuevo algoritmo, me gusta ver cuánto dinero puedo obtener por mi dinero. Por ejemplo, aprender programación codiciosa / dinámica / dividir y conquistar / retroceder son cosas buenas para aprender porque son buenas metodologías que pueden ayudar con una amplia clase de problemas. Pero esos no son algoritmos en sí mismos.
Sin embargo, usando este tren de pensamiento, si estuviera en una fiesta teniendo esta conversación, probablemente iría a por el algoritmo simplex. Primero, resuelve problemas generales de programación lineal, y encontramos que una gran cantidad de los problemas que enfrentamos regularmente pueden plantearse como problemas de programación lineal, que luego pueden resolverse mediante el método Simplex. Entonces esto traduce la pregunta de “¿puedo pensar en un algoritmo para resolver este problema?” En uno de “¿puedo formular este problema como un problema de programación lineal”, en cuyo caso ya tengo un algoritmo para resolver el problema.
Luego agregaré el hecho de que, aunque el método Simplex no garantiza soluciones a problemas de programación de enteros, la capacidad de relajar el problema de programación de enteros en un problema de programación lineal nos permite usar el método de Simplex para obtener límites y, a veces algoritmos de aproximación para el problema de programación de enteros. Ah, sí, dado que la Programación de enteros es un problema NP-Complete, cada problema en NP puede formularse como un problema de Programación de enteros, lo que significa que podemos usar simplex para ayudarnos a tener una idea de la estructura de ese problema.
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Subcampeones: algoritmo ID3 y algoritmo Apriori.
