지역 근사 알고리즘으로 0/1 최대‑최소 선형계획 최적화
** 본 논문은 각 변수와 제약이 0/1 값만을 갖는 최대‑최소 선형계획(0/1 max‑min LP)을 분산 환경에서 **지역(local)** 알고리즘으로 해결한다. 지원 집합의 크기를 상수로 제한하고, 특히 각 수혜자 \(k\) 에 대해 \(|V_k|\le 2\)인 경우에 초점을 맞춘다. 저자들은 제약을 2변수 형태로 변환한 뒤, 이를 이분 색깔의 무방향 다중그래프 \(G\) 로 모델링하고, **K‑길이** 기반의 워크(walk) 정보를 …
저자: Patrik Floreen, Marja Hassinen, Petteri Kaski
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본 논문은 0/1 계수를 갖는 최대‑최소 선형계획(0/1 max‑min LP)을 분산 환경에서 **지역(local) 알고리즘**으로 해결하는 새로운 방법론을 제시한다. 문제는 다음과 같이 정의된다. 변수 집합 \(V\)와 자원 집합 \(I\), 수혜자 집합 \(K\)가 주어지고, 각 변수 \(v\)는 값 \(x_v\ge0\) 를 선택한다. 목표는
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