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常见组合优化问题图优化问题整理
最大独立集问题（MIS）：找出无边相连的顶点集合，即最大独立集。最小支配集问题（MDP）：找到图中覆盖最多点的最小集合。图着色问题（GC）：给图分配最少颜色，使得相邻顶点不同色。图匹配问题（GM）：在二分图中找到最大的无交叉边的子集，即最大匹配。
最大公共子图问题(MCS)： 从两个图中找到最大重叠部分，就像拼图一样，寻找两个图形之间的最大相似结构。图优化问题： 旅行商问题(TSP)： 像一位智慧的旅行家，要在有限的路线上访问每个城市一次，寻找那条最短的回程路径。
组合优化往往涉及排序、分类、筛选等问题。以离散的COP问题来讲，目标就是从所有可行解中寻找一个集合、一个排列或者一个图。
典型的组合优化问题包括：旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP），加工调度问题（Scheduling Problem，如Flow-Shop和Job-Shop），0-1背包问题（Knapsack Problem），装箱问题（Bin Packing Problem），图着色问题（Graph Coloring Problem）以及聚类问题（Clustering Problem）等。
精确算法 精确算法是指能够在有限时间内找到组合优化问题的全局最优解的算法。常见的精确算法有以下几种：1 分支定界法（Branch and Bound）：分支定界法是一种基于树形搜索的方法，通过逐步扩展解空间来寻找最优解。在搜索过程中，通过定界技术对未搜索的子空间进行评估，从而剪枝，减少搜索空间。
