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Maximum Diversity Problem with Squared Euclidean Distance

机译:平方欧氏距离的最大分集问题

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摘要

In this paper we consider the following Maximum Diversity Subset problem. Given a set of points in Euclidean space, find a subset of size M maximizing the squared Euclidean distances between the chosen points. We propose an exact dynamic programming algorithm for the case of integer input data. If the dimension of the Euclidean space is bounded by a constant, the algorithm has a pseudo-polynomial time complexity. Using this algorithm, we develop an FPTAS for the special case where the dimension of the Euclidean space is bounded by a constant. We also propose a new proof of strong NP-hardness of the problem in the general case.
机译:在本文中,我们考虑以下最大分集子集问题。给定欧几里得空间中的一组点,找到大小为M的子集,以最大化所选点之间的欧几里得距离的平方。对于整数输入数据,我们提出了一种精确的动态编程算法。如果欧几里德空间的维数由一个常数限制,则该算法具有伪多项式时间复杂度。使用此算法,我们为欧几里得空间的维数受常数限制的特殊情况开发了FPTAS。在一般情况下,我们还提出了该问题的强NP硬度的新证明。

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