다차원 할당 문제의 평균 경우 성능 분석 및 새로운 휴리스틱

초록

본 논문은 확률적 모델 하에서 3차원 평면형 및 축형 할당 문제에 대한 평균 경우 성능을 조사한다. 저자는 “교대 경로 트리”를 이용한 새로운 효율적 알고리즘을 제시하고, 축형 문제에 대해서는 매칭 기반의 새로운 휴리스틱을 설계한다. 이들 알고리즘은 기존 방법에 비해 기대 비용이 낮고 실행 시간이 선형에 가깝게 향상됨을 보인다.

상세 분석

논문은 다차원 할당 문제, 특히 3차원 평면형(Planar)과 3차원 축형(Axial) 인스턴스에 초점을 맞춘다. 확률적 설정에서는 각 비용이 독립적인 동일분포(예: Uniform