For the exogenous case we will give an approximation algorithm with ratio 4/3.
We use this method to derive the first constant factor approximation algorithm for location routing, an important problem in transport logistics, and several of its variants.
Das Verfahren wird auf Location Routing, ein wichtiges Problem aus der Bereich der Transportlogistik, angewandt und der erste Approximationsalgorithmus mit konstantem Faktor für dieses Problem und mehrere seiner Varianten entwickelt.
Finally, we prove that our scalable approximation algorithm can simulate the dynamics of the connectome with 10^9 neurons - four orders of magnitude more than the naive O(n^2) version, and two orders less than the human brain.
Ferner wird demonstriert, dass der skalierbare Approximationsalgorithmus die Dynamik des Konnektoms mit 10^9 Neuronen simulieren kann - vier Größenordnungen mehr als die naive O(n^2) Version und zwei Ordnungen weniger als Neuronen im menschlichen Gehirn vorhanden sind.
We give the first approximation algorithm for this problem and achieve an approximation ratio of (1+epsilon)(9.093alpha +1).
Wir führen den ersten Approximationsalgorithmus für dieses Problem ein und erreichen eine Approximationsgüte von (1+epsilon)(9.093alpha +1).
Our approximation algorithm goes a significant step further, reaching a scale similar to that of a galago primate.
Unser Approximationsalgorithmus ermöglicht nun Neuronenzahlen vergleichbar mit denen eines Galago-Primaten.
For the problem of finding a maximum weighted matching, which is known to be intractable in the semi-streaming model, we present the best known approximation algorithm.
Es ist bekannt, dass kein Semi-Streaming Algorithmus existieren kann, der ein größtes gewichtetes Matching in einem Graphen findet. Für dieses Problem geben wir den besten bekannten Approximationsalgorithmus an.
We also give a fast, practical, randomized approximation algorithm that computes an O(log k)-approximate solution for arbitrary input instances, or even an O(1)-approximate solution for certain, well separated input instances.
Außerdem präsentieren wir einen effizienten, praktisch relevanten, randomisierten Approximationsalgorithmus, der Lösungen der Güte O(log k) berechnet; für spezielle, wohlseparierte Eingabeinstanzen berechnet dieser Algorithmus sogar Lösungen konstanter Güte.
Inspired by hierarchical methods for solving n-body problems in particle physics, this dissertation presents a scalable approximation algorithm for simulating structural plasticity based on MSP.
Inspiriert von hierarchischen Verfahren zum Lösen von Vielteilchen-Problemen in der Physik, präsentiert diese Dissertation einen skalierbaren Approximationsalgorithmus zur Simulation struktureller Plastizität gemäß MSP.
Furthermore, we use this construction to derive another approximation algorithm for the fuzzy K-means problem.
Wir nutzen diese Kernmengen-Konstruktion auch, um einen weiteren Approximationsalgorithmus für das Fuzzy K-Means Problem herzuleiten.
We show that there is a linear time $17/3$-approximation algorithm for this NP-hard problem.
Wir zeigen, dass es einen $17/3$-Approximationsalgorithmus für dieses NP-schwere Problem gibt, der lineare Laufzeit hat.
In particular, we give a randomized approximation algorithm for the Bregman k-median problem that computes a (1+n arithmetic operations, including evaluations of Bregman divergence Dϕ.
Insbesondere präsentieren wir einen randomisierten Approximationsalgorithmus der Güte (1+für das Bregman-k-Median-Problem. Dieser Algorithmus berechnet seine Lösung unter Verwendung von maximal 2^O(k/n arithmetischen Operationen, darunter auch Auswertungen des Abstandsmaßes Dϕ.
A search space strategy based on Robbins-Monro stochastic approximation algorithm is also introduced.
Eine auf dem Robbins-Monro stochastischen Approximationsalgorithmus beruhende Suchraumstrategie wird auch eingeführt.
Thus, one is interested in approximation algorithm that yield after a short running time a specified quality guarantee compared to the optimal solution.
Aus diesem Grunde interessiert man sich für Approximations-Algorithmen, die nach kurzer Laufzeit Lösungen liefern, die eine gewünschte Gütegarantie im Vergleich zur Optimallösung einhalten.