En un algoritmo codicioso, hacemos cualquier elección que parezca mejor en ese momento con la esperanza de que conduzca a una solución global óptima. En la programación dinámica, tomamos decisiones en cada paso considerando el problema actual y la solución del subproblema resuelto previamente para calcular la solución óptima.
¿Cuántas soluciones factibles hay en el método codicioso?
Un algoritmo codicioso toma decisiones codiciosas en cada paso para garantizar que la función objetivo esté optimizada. El algoritmo Greedy solo tiene una oportunidad para calcular la solución óptima de modo que nunca retroceda y revierta la decisión.
¿Cuál es el concepto de método codicioso?
Definición: Un algoritmo que siempre toma la mejor solución inmediata o local mientras encuentra una respuesta. Los algoritmos codiciosos encuentran la solución óptima general o global para algunos problemas de optimización, pero pueden encontrar soluciones menos que óptimas para algunos casos de otros problemas.
¿Cuáles son los beneficios del enfoque codicioso?
La ventaja de usar un algoritmo codicioso es que las soluciones a instancias más pequeñas del problema pueden ser sencillas y fáciles de entender. La desventaja es que es muy posible que las soluciones más óptimas a corto plazo conduzcan al peor resultado posible a largo plazo.
¿Cuándo debemos usar greedy?
A continuación se mencionan algunos problemas que utilizan la solución óptima utilizando el enfoque Greedy
- Problema del viajante de comercio.
- Algoritmo de árbol de expansión mínimo de Kruskal.
- Algoritmo de árbol de expansión mínimo de Dijkstra.
- Problema de la mochila.
- Problema de programación de trabajos.
