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Objekt-Metadaten

Lower bounds for a subexponential optimization algorithm
Matoušek, Jiří

HaupttitelLower bounds for a subexponential optimization algorithm
AutorMatoušek, Jiří
Seitenzahl18 S.
Schriftenreihe Freie Universität Berlin, Fachbereich Mathematik : Ser. B ; 92,15
Fachbereich/EinrichtungFB Mathematik und Informatik
Arbeitsbereich/InstitutInstitut für Informatik
Erscheinungsjahr1992
Dokumentepdf-Datei
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DDC004 Datenverarbeitung; Informatik
Dokumententyp/-SammlungenReport
Medientyp/FormatText
AbstractRecently Sharir and Welzl [SW92] described a randomized algorithm for a certain class of optimization problems (including linear programming), and then a subexponential bound for the expected running time was established [MSW92]. We give an example of an (artificial) optimization problem fitting into the Sharir-Welzl framework for which the running time is close to the upper bound, thus showing that the analysis of the algorithm cannot be much improved without stronger assumptions on the optimization problem and/or modifying the algorithm. Further we describe results of computer simulations for a specific linear programming problem, which indicate that "one-permutation'' and "move-to-front'' variants of the Sharir-Welzl algorithm may sometimes perform much worse than the algorithm itself.
SpracheEnglisch
Rechte Nutzungsbedingungen
Zugriffstatistik
 
Statische URLhttp://edocs.fu-berlin.de/docs/receive/FUDOCS_document_000000001008
Erstellt am10.03.2009 - 15:11:27
Letzte Änderung04.04.2013 - 09:33:23
 

 
© 2009 Universitätsbibliothek der Freien Universität Berlin | Feedback |
Stand: 21.07.2008

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