Problema dos k-centros e variantes
Neste trabalho, investigamos uma série de problemas de clustering NP-difíceis. Começamos estudando o problema dos k-centros, também conhecido como k-center, um problema clássico para o qual Gonzalez apresentou em 1985 um algoritmo de aproximação com a melhor garantia de desempenho possível sob a men...
| Autor: | |
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| Tipo de documento: | dissertação |
| Estado: | Versão publicada |
| Data de publicação: | 2016 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositório: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | português |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-09102019-020507 |
| Acesso em linha: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-09102019-020507/ |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | Algoritmos de aproximação Approximation algorithms Clustering Combinatorial optimization K-center Otimização combinatória |
| Resumo: | Neste trabalho, investigamos uma série de problemas de clustering NP-difíceis. Começamos estudando o problema dos k-centros, também conhecido como k-center, um problema clássico para o qual Gonzalez apresentou em 1985 um algoritmo de aproximação com a melhor garantia de desempenho possível sob a menos que P = NP. Exploramos, em seguida, resultados disponíveis na literatura para diversas generalizações dos k-centros. Para a maioria desses problemas, ainda há espaço para melhorar os resultados conhecidos, seja na garantia de desempenho dos algoritmos ou em melhores resultados de impossibilidade de aproximação (resultados de inaproximabilidade). O trabalho inclui resultados originais obtidos para variantes do problema que combinam as restrições de capacidades dos centros e tolerância a falhas, Tais resultados incluem algoritmos com garantias de desempenho melhores que as dos algoritmos anteriormente descritos na literatura. |
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