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P2 Verified Approximation Algorithms

经验证的近似算法
LMCS vol.Volume 18, Issue 12022匹配度 2/10 · 论文属于形式化验证/定理证明,与画像中“用 LLM/Agent 改进形式化验证”只有宽泛领域关联;但它不涉及 LLM、静态分析、浮点程序分析或贝叶斯程序分析,也不是工业落地或 benchmark 失效分析类工作。引用 0 inbox
Robin Eßmann, Tobias Nipkow, Simon Robillard, Ujkan Sulejmani
crossref: 2026-09-10

AI 速览

一句话:首次对多个 NP 完全优化问题的近似算法进行形式化验证,发现已有证明的不完备性并改进了一个近似比。

本文首次对 NP 完全优化问题的近似算法进行形式化验证,涵盖顶点覆盖、独立集、集合覆盖、中心选择、负载均衡和装箱六个经典问题。作者在证明助手 Isabelle/HOL 中采用统一的基于不变式的方法,为每个算法建立机器检验的正确性证明,并据此给出近似比保证。该工作不仅填补了近似算法机器验证的空白,还揭示出已有文献中证明的不完备之处,并在一个案例中改进了近似比。所有证明均以不变式为核心组织,展示了统一验证框架的可行性。

问题
近似算法在理论计算机科学中广泛使用,但其正确性证明通常以手写形式给出,可能存在疏漏甚至错误,缺乏机器验证。
方法
在 Isabelle/HOL 证明助手中,采用统一的基于不变式的方法,对顶点覆盖、独立集、集合覆盖、中心选择、负载均衡和装箱等 NP 完全优化问题的近似算法进行形式化建模与验证。
评估
成功机器验证了上述六个问题的近似算法及其近似比,发现了已有证明中的不完备性,并在一个案例中改进了近似比。
原文摘要(Abstract)

We present the first formal verification of approximation algorithms for NP-complete optimization problems: vertex cover, independent set, set cover, center selection, load balancing, and bin packing. We uncover incompletenesses in existing proofs and improve the approximation ratio in one case. All proofs are uniformly invariant based.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) ·

BibTeX
@article{paperbot1719,
  title = {Verified Approximation Algorithms},
  author = {Robin Eßmann and Tobias Nipkow and Simon Robillard and Ujkan Sulejmani},
  journal = {Logical Methods in Computer Science},
  volume = {Volume 18, Issue 1},
  year = {2022},
  doi = {10.46298/lmcs-18(1:36)2022}
}