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On the online unit clustering problem

机译:关于在线单元聚类问题

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摘要

We continue the study of the online unit clustering problem, introduced by Chan and Zarrabi-Zadeh (Workshop on Approximation and Online Algorithms 2006, LNCS 4368, p. 121-131. Springer, 2006). We design a deterministic algorithm with a competitive ratio of 7/4 for the one-dimensional case. This is the first deterministic algorithm that beats the bound of 2. It also has a better competitive ratio than the previous randomized algorithms. Moreover, we provide the first non-trivial deterministic lower bound, improve the randomized lower bound, and prove the first lower bounds for higher dimensions.
机译:我们继续研究由Chan和Zarrabi-Zadeh提出的在线单元聚类问题(近似值和在线算法研讨会2006,LNCS 4368,第121-131页,Springer,2006年)。对于一维情况,我们设计了竞争率为7/4的确定性算法。这是第一个超越2的确定性算法。与以前的随机算法相比,它具有更高的竞争比。此外,我们提供了第一个非平凡的确定性下界,改善了随机化的下界,并证明了更高维度的第一个下界。

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