k-median问题:在备选工厂集里面选定k个工厂,使得需求点到离它最近工厂的加权距离总和最小. 2 方法 近似方法分为两种:近似算法(Approximate Algorithms)和启发式算法(Heuristic Algorithms).近似算法通常有质量保证的解.然而启发式算法通常可找到在传统解决问题的经验中找到寻求一种面向问题的策略,之后用这种策略来在可行...
我们对数据集进行采样,在采样样本上运行了一个针对k-median 问题的局部搜索算法(不带平衡系数限制),并估计解在原数据集中的近似比。实验结果表明,均匀采样具有出色的数据摘要能力。此外,通过比较数据集的平衡系数(β)和计算得到的聚类的平衡系数(β'),我们发现在样本集上使用不带平衡系数限制的聚类算法通常可以计算出...
论文主要解决了k>1的情况并且能够推广至不同的度量空间。 论文链接: https://arxiv.org/abs/2302.11339 01 问题介绍 k-median 问题是一个经典的聚类问题,旨在寻找一个大小为k的点集作为聚类中心,使得所有数据点到聚类中心的距离和最小化。我们称一个聚类中心C是一个(1+ε) -近似最优解,当且仅当 其中,C*...
[1 ]遗传算法是求解优化问题的一种仿生算法,借鉴了生物进化的思想,在诸多领域取得了优于传统启发式算法的性能。 [2 ]本文提出一种求解 k-Median 问题的遗传算法,与一般的遗传算法的主要不同点是:(1) 对于交叉操作,一般遗传算法中采用轮盘赌等基于概率的方法进行选择,而本文算法采用随机选择,来决定哪些个体进行...
最后 ,通过计 U 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。 关键词 kmedian,随机算法,反向贪心,近似性能比 中图法分类号 TP301 文献标识码 A RandomizedReverseGreedyAlgorithm fork-medianProblem WANG Shou-qiang (DepartmentofInformationEngineering,ShandongJiaotongUniversity,Jinan250023,China) ...
贪心算法求解k—median问题 维普资讯 http://www.cqvip.com
【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)/a)).该算法的时间复杂度 为 O([k/aln(k)]2(n+m)),其中 n 和 m 分别代表设施集合以及...
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,本文给出求解该问题的随机近似算法。证明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))。算法的时间复杂度为O([k/αln(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,...
2) k-center problem k-中心问题 例句>> 3) center problems 中心问题 1. Median problems,covering problems and center problems are three classic ones in location research. 中值问题、覆盖问题、中心问题是选址研究中的三个经典问题,它们的应用非常广泛,也是迄今为止大多数选址理论研究的坚实基础。 更多...
我们对数据集进行采样,在采样样本上运行了一个针对k-median 问题的局部搜索算法(不带平衡系数限制),并估计解在原数据集中的近似比。实验结果表明,均匀采样具有出色的数据摘要能力。此外,通过比较数据集的平衡系数(β)和计算得到的聚类的平衡系数(β'),我们发现在样本集上使用不带平衡系数限制的聚类算法通常可以计算...