k-median问题反向贪心随机算法  被引量:2

Randomized Reverse Greedy Algorithm for k-median Problem

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作  者:王守强[1] 

机构地区:[1]山东交通学院信息科学与电气工程学院,济南250023

出  处:《计算机科学》2012年第7期232-236,共5页Computer Science

基  金:国家自然科学基金(61103022);山东交通学院自然科学基金项目(Z201024);山东交通学院博士启动基金项目资助

摘  要:k-median问题的近似算法研究一直是计算机科学工作者关注的焦点。基于均衡限制条件,利用反向贪心策略,给出求解该问题的随机近似算法。证明该算法以较大的概率满足其近似性能比的期望值为(3+O(ln(ln(k)/α))。该算法的时间复杂度为O([kαln(k)]2(n+m)),其中n和m分别代表设施集合以及客户点集的大小。最后,通过计算机实验验证了k-median问题的反向贪心算法的实际计算效果。Research on the approximated algorithms for k-median problem has been a focus of computer scientists. Based on the balanced parameter, this paper presented a randomized algorithm for k-median problem by means of the re- verse greedy. The new algorithrn's expected approximate ratio was proved to be(3 +O(ln(ln(k)/a)) with high proba- bility. The running time of the new algorithm is [kin(k)]2 (n+m), where n and m represent the nttrnber of clients and facilities for the given instance. Finally, computer verification was used to study the real computational effect of the algorithm.

关 键 词:k-median 随机算法 反向贪心 近似性能比 

分 类 号:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]

 

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