Об оценках в задаче о р-медианах

Для построения нижних оценок в задаче о p-медианах используется функция Хаммера – Береснева. Она строится на основании матрицы целевой функции с учетом p. Свойства функции Хаммера –Береснева позволяют использовать положительность коэффициентов и псевдобулевость для агрегирования данных и уменьшения...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Теорія оптимальних рішень
Дата:2009
Автори: Бойко, В.В., Гольденгорин, Б.И., Кузьменко, В.Н.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2009
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/46634
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Об оценках в задаче о р-медианах / В.В. Бойко, Б.И. Гольденгорин, В.Н. Кузьменко // Теорія оптимальних рішень: Зб. наук. пр. — 2009. — № 8. — С. 22-27. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Для построения нижних оценок в задаче о p-медианах используется функция Хаммера – Береснева. Она строится на основании матрицы целевой функции с учетом p. Свойства функции Хаммера –Береснева позволяют использовать положительность коэффициентов и псевдобулевость для агрегирования данных и уменьшения размерности. Приводятся сравнительные результаты вычислительных экспериментов. Для побудови нижніх оцінок у задачі про p-медіани використовується функція Хаммера–Береснєва. Вона будується на основі матриці цільової функції з урахуванням p. Властивості функції Хаммера – Береснєва дозволяють використовувати додатність коефіцієнтів та псевдо- булевість для агрегування даних і зменшення розмірності. Наводяться порівняльні результати обчислювальних експериментів. The paper considers lower bounds building for solving p-median problem. Authors use Hammer-Beresnev function as an objective while investigate properties of p-median problems and bounds building. This way permits use particularities of the function such as positive coefficients and pseudo Boolean property for data aggregation and decreasing problem size. The results of computational experiments are given.
ISSN:XXXX-0013