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Data Correcting Approaches in Combinatorial Optimization - Boris I. Goldengorin, Panos M. Pardalos

Data Correcting Approaches in Combinatorial Optimization (eBook)

eBook Download: PDF
2012 | 2012
X, 114 Seiten
Springer New York (Verlag)
978-1-4614-5286-7 (ISBN)
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​​​​​​​​​​​​​​​​​Data Correcting Approaches in Combinatorial Optimization focuses on algorithmic applications of the well known polynomially solvable special cases of computationally intractable problems. The purpose of this text is to design practically efficient algorithms for solving wide classes of combinatorial optimization problems.  Researches, students and engineers will benefit from new bounds and branching rules in development efficient branch-and-bound type computational algorithms. This book examines applications for solving the Traveling Salesman Problem and its variations, Maximum Weight Independent Set Problem, Different Classes of Allocation and Cluster Analysis  as well as some classes of Scheduling Problems. Data Correcting Algorithms in Combinatorial Optimization  introduces the data correcting approach to algorithms which provide an answer to the following questions: how to construct a bound to the original intractable problem and find which element of the corrected instance  one should branch such that the total size of search tree will be minimized. The PC time needed for solving intractable problems will be adjusted with the requirements for solving real world problems.​
?????????????????Data Correcting Approaches in Combinatorial Optimization focuses on algorithmic applications of the well known polynomially solvable special cases of computationally intractable problems. The purpose of this text is to design practically efficient algorithms for solving wide classes of combinatorial optimization problems. Researches, students and engineers will benefit from new bounds and branching rules in development efficient branch-and-bound type computational algorithms. This book examines applications for solving the Traveling Salesman Problem and its variations, Maximum Weight Independent Set Problem, Different Classes of Allocation and Cluster Analysis as well as some classes of Scheduling Problems. Data Correcting Algorithms in Combinatorial Optimization introduces the data correcting approach to algorithms which provide an answer to the following questions: how to construct a bound to the original intractable problem and find which element of the corrected instance one should branch such that the total size of search tree will be minimized. The PC time needed for solving intractable problems will be adjusted with the requirements for solving real world problems.?

-1. Introduction. -2. Maximization of Submodular Functions: Theory and Algorithms.  -3. Data Correcting Approach for the Maximization of Submodular Functions. -4. Data Correcting Approach for the Simple Plant Location Problem. –References.

Erscheint lt. Verlag 10.10.2012
Reihe/Serie SpringerBriefs in Optimization
SpringerBriefs in Optimization
Zusatzinfo X, 114 p. 41 illus.
Verlagsort New York
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Datenbanken
Mathematik / Informatik Informatik Programmiersprachen / -werkzeuge
Informatik Theorie / Studium Algorithmen
Mathematik / Informatik Mathematik Analysis
Mathematik / Informatik Mathematik Angewandte Mathematik
Mathematik / Informatik Mathematik Graphentheorie
Technik
Schlagworte Algorithm analysis and problem complexity • Algorithmics • cluster analysis • combinatorial optimization • data correcting algorithms • data structures
ISBN-10 1-4614-5286-4 / 1461452864
ISBN-13 978-1-4614-5286-7 / 9781461452867
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