From: Florian Forster <octo@leeloo.octo.it>
Date: Sun, 27 Feb 2011 09:06:56 +0000 (+0100)
Subject: Einleitung: Formulierung bzgl. Komplexität überarbeitet.
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Einleitung: Formulierung bzgl. Komplexität überarbeitet.
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diff --git a/diplomarbeit.tex b/diplomarbeit.tex
index 0e86f73..d49f0d3 100644
--- a/diplomarbeit.tex
+++ b/diplomarbeit.tex
@@ -292,22 +292,23 @@ für einen Lauf benötigt.
 
 Viele {\em kombinatorische Optimierungsprobleme} sind schwer zu lösen -- die
 entsprechenden Entscheidungsprobleme liegen oft in der Komplexitätsklasse
-$\mathcal{NP}$. Das heißt, dass keine Verfahren bekannt sind, die diese
-Probleme effizient exakt lösen. Sollte sich herausstellen, dass diese Probleme
-außerhalb der Komplexitätsklasse~$\mathcal{P}$ liegen, wäre eine Konsequenz,
-dass es effiziente exakte Algorithmen für diese Probleme nicht gibt. Falls
-sich hingegen herausstellt, dass diese Probleme neben $\mathcal{NP}$ auch in
-der Komplexitätsklasse~\textit{P} liegen, gibt es effiziente Algorithmen. Es
-ist jedoch wahrscheinlich, dass die Zeitkonstanten solcher Algorithmen sehr
-groß sein würden, so dass der praktische Nutzen fraglich bleibt.
-
-Aus diesem Grund besteht die Notwendigkeit einen Kompromiss einzugehen: Statt
-die \emph{optimale Lösung}, beziehungsweise eine der \emph{optimalen
-Lösungen}, als einzige Ausgabe des Algorithmus zuzulassen, wird eine
-"`möglichst gute"' Lösung ausgegeben. Viele dieser Optimierungsalgorithmen
-orientieren sich an Vorgängen in der Natur. Beispielsweise imitieren die
-„Ameisenalgorithmen“ das Verhalten von Ameisen auf der Futtersuche, um kurze
-Rundreisen auf Graphen zu berechnen.
+$\mathcal{NP}$-vollständig. Das heißt, dass keine Verfahren bekannt sind, die
+diese Probleme effizient exakt lösen. Sollte sich herausstellen, dass diese
+Probleme außerhalb der Komplexitätsklasse~$\mathcal{P}$ liegen, wäre eine
+Konsequenz, dass es für diese Probleme keine effizienten exakten Algorithmen
+gibt. Stellt sich hingegen heraus, dass diese Probleme neben
+$\mathcal{NP}$-vollständig auch in der Komplexitätsklasse~\textit{P} liegen,
+gibt es effiziente Algorithmen. Es ist jedoch wahrscheinlich, dass die
+Zeitkonstanten solcher Algorithmen sehr groß wären, so dass der praktische
+Nutzen fraglich bleibt.
+
+Aus diesem Grund besteht die Notwendigkeit, einen Kompromiss einzugehen: Statt
+die \emph{optimale Lösung}, beziehungsweise eine der \emph{optimalen Lösungen}
+als einzige Ausgabe des Algorithmus zuzulassen, wird eine "`möglichst gute"'
+Lösung ausgegeben. Dafür verringert sich die Laufzeit des Algorithmus. Viele
+dieser Optimierungsalgorithmen orientieren sich an Vorgängen in der Natur.
+Beispielsweise imitieren die „Ameisenalgorithmen“ das Verhalten von Ameisen
+auf der Futtersuche, um kurze Rundreisen auf Graphen zu berechnen.
 
 Bei {\em Evolutionären Algorithmen} stand die Evolution Pate. Die Grundidee
 ist, bekannte Lösungen zu neuen -- unter Umständen besseren -- Lösungen zu