<ص> بناءً على اقتراح لوفاسز، تم طرح المشكلة في البداية كمشكلة تخطيط عدد صحيح 0-1، حيث يتم تمثيل كل مجموعة بواسطة متغير مؤشر يأخذ القيمة 0 أو 1، مما يشير إلى ما إذا كانت المجموعة محددة أم لا. من خلال تخفيف قيود الأعداد الصحيحة إلى قيود خطية (أي تغيير نطاق المتغيرات من 0 أو 1 إلى ما بين 0 و1)، يمكننا تحويل مشكلة برمجة الأعداد الصحيحة NP-hard إلى مشكلة برمجة خطية يمكن حلها في وقت متعدد الحدود. .تهدف مشكلة تغطية المجموعة إلى اختيار أقل عدد من المجموعات التي يغطي اتحادها جميع العناصر. تكمن صعوبة هذه المشكلة في حقيقة أنه مع زيادة عدد المجموعات، تتوسع مساحة الحل بسرعة، مما يجلب تحديات حسابية.
<ص> وباستخدام مشكلة غطاء المجموعة كمثال، استخدم لوفاسز أسلوب الاسترخاء لاستخلاص نتائج مثيرة للاهتمام حول الغطاء الأدنى. بعد حل البرنامج الخطي المريح، ورغم أنه قد لا يكون من الممكن الحصول على حل صحيح تمامًا، فمن الممكن الاقتراب من حل المشكلة الأصلية عن طريق تحليل الحل الكسري الذي تم الحصول عليه. وهذا يعني أنه حتى لو كان الحل في شكل كسر، فإنه لا يزال لديه قيمة مهمة في توجيه الحل الصحيح الفعلي. <ص> على سبيل المثال، عندما تكون المجموعة المحددة بالمشكلة هي F = {{a, b}, {b, c}, {a, c}}، فإن حل غطاء المجموعة الأمثل هو 2، وهو ما يتوافق مع اختيار أي مجموعتين فرعيتين. يغطي جميع العناصر. الحل المقابل الذي تم الحصول عليه بطريقة الاسترخاء هو 3/2، والذي يوضح الفجوة بين مشكلة التخطيط الصحيح الفعلية وحل الاسترخاء الخاص بها، ويظهر أيضًا ما يسمى بفجوة التكامل بين حلول الأعداد الصحيحة والاسترخاء.لا شك أن هذا التحول يوفر فجرًا جديدًا لعلماء الرياضيات، إذ يسمح لهم بتحليل خصائص المشكلة الأصلية والحصول على حلول محسنة محتملة.
أثبت لوفاس وجود فجوة تكامل، مما يعني أن الحل لمشكلة الأعداد الصحيحة يجب ألا يقل عن قيمة الحل المريح، مما وضع معيارًا وتوجيهًا مهمًا للتخصص بأكمله.<ص> بالإضافة إلى الطريقة نفسها، أثرت إنجازات لوفاس على التطوير اللاحق للخوارزميات، وخاصة في تصميم الخوارزميات التقريبية، وفتحت آفاقًا جديدة من خلال تقنيات مختلفة مثل أخذ العينات العشوائية والطرق المقيدة. لقد ألهمت إنجازاته مجموعة واسعة من التطبيقات، من نظرية الرسم البياني، وتدفقات الشبكة، إلى تخصيص الموارد وغيرها من المجالات، مما يدل على الإمكانات العظيمة للرياضيات في حل مشاكل العالم الحقيقي. <ص> على سبيل المثال، من خلال أخذ العينات العشوائية، يمكن إنشاء أقرب حل صحيح من الحل الكسري، مما يحسن الكفاءة الحسابية ويعزز جودة الحل. وفي الوقت نفسه، سمح بحث لوفاس لعلماء الرياضيات بإيجاد حلول بسيطة في مواقف معقدة، وهي الفكرة التي لا تزال تؤثر على العديد من مجالات الحوسبة اليوم. <ص> بالإضافة إلى تأثيراتها الخوارزمية الأساسية، فإن طريقة استرخاء لوفاسز تنطوي في الواقع على مشاكل عميقة في نظرية التعقيد الحسابي. لقد ساهم تحسين نسبة التقريب في تعزيز المزيد من التطوير في المجال متعدد التخصصات للرياضيات وعلوم الكمبيوتر، كما قدم أفكارًا لحل مشكلات NP-hard الأخرى. <ص> في المجمل، لم يكن نشر لوفاسز في عام 1985 إنجازًا رياضيًا مهمًا فحسب، بل كان أيضًا تحولًا نموذجيًا. إن معالجة هذه المشكلة تجعلنا ندرك من جديد قيمة أساليب الاسترخاء. ولعل أكثر ما يثير التفكير هو أنه عندما نواجه مشاكل تبدو معقدة وغير قابلة للحل، فهل ينبغي لنا أن نتحلى بمزيد من الشجاعة في محاولة تبسيطها وتقريبها؟