Аноним

Минимальные k-связные геометрические сети: различия между версиями

Материал из WEGA
Строка 104: Строка 104:




Theorem 7 (Approximation schemes for 2-connected graphs, [5]) Let d be any integer, d > 2, and let " be any positive real. Let Sbe a set ofn points in Rd. There is a randomized algorithm that in time n ■ log n • (d/")O(d) + n ■ 2(d/")O(d ^ with probability at least 0.99 finds a 2-vertex-connected (or 2-edge-connected) spanning network for S whose cost is at most (1 + ") times the optimum. This algorithm can be derandomized in polynomial-time.
Теорема 7 (Схемы аппроксимации для 2-связных графов, [5]). Пусть d – любое целое число, d > 2, а " – любое положительное вещественное число. Пусть S – множество из n точек в пространстве Rd. Существует рандомизированный алгоритм, который за время n ■ log n • (d/")O(d) с вероятностью не менее 0,99 находит 2-вершинно-связную (или 2-реберно-связную) остовную сеть для S, стоимость которой не больше чем в (1 + ") раз превышает оптимальную. Этот алгоритм может быть дерандомизирован за полиномиальное время.


For constant d the running time of the randomized algorithms is nlog n • (1/")O(1) + 2(1/")O(1).


Theorem 8 ([7])  Let d be any integer, d > 2, and let " be
Для константного значения d время выполнения рандомизированных алгоритмов составляет nlog n • (1/")O(1) + 2(1/")O(1).
any positive real. Let S be a set of n points in Rd. There is a randomized algorithm that in time n ■ log n • (d/")O(d) + n-2{dls)°{i2) + n-22i , with probability at least 0.99 finds a Steiner 2-vertex-connected (or 2-edge-connected) spanning network for S whose cost is at most (1 + ") times the optimum. This algorithm can be derandomized in polynomial-time.


Theorem 9 ([7])   Let d be any integer, d > 2, and let " be any positive real. Let S be a set of n points in Rd. There is a randomized algorithm that in time n ■ log n • (d/")O(d) + n-2ldle(d ) + n-22d , with probability at least 0.99 gives a (1 + ")-approximation for the geometric network surviv-ability problem with rv 2 f0; 1; 2g for any v 2 V. This algorithm can be derandomized in polynomial-time.
 
Теорема 8 ([7]). Пусть d – любое целое число, d > 2, а " – любое положительное вещественное число. Пусть S – множество из n точек в пространстве Rd. Существует рандомизированный алгоритм, который за время n ■ log n • (d/")O(d) + n-2{dls{i2) + n-22i с вероятностью не менее 0,99 находит 2-вершинно-связную (или 2-реберно-связную) остовную сеть Штейнера для S, стоимость которой не больше чем в (1 + ") раз превышает оптимальную. Этот алгоритм может быть дерандомизирован за полиномиальное время.
Applications
 
 
Теорема 9 ([7]). Пусть d – любое целое число, d > 2, а " – любое положительное вещественное число. Пусть S – множество из n точек в пространстве Rd. Существует рандомизированный алгоритм, который за время n ■ log n • (d/")O(d) + n-2ldle)°(d ) + n-22d с вероятностью не менее 0,99 решает задачу построения геометрической сети с повышенной живучестью с rv 2 f0; 1; 2g для любого v 2 V. Этот алгоритм может быть дерандомизирован за полиномиальное время.
 
== Применение ==
Multi-connectivity problems are central in algorithmic graph theory and have numerous applications in computer science and operation research, see, e.g., [1,13, 11,18]. They also play very important role in the design of networks that arise in practical situations, see, e.g., [1,13]. Typical application areas include telecommunication, computer and road networks. Low degree connectivity problems for geometrical networks in the plane can often closely approximate such practical connectivity problems (see, e.g., the discussion in [13,17,18]). The survivable network design problem in geometric networks also arises in many applications, e. g., in telecommunication, communication network design, VLSI design, etc. [12,13,17,18].
Multi-connectivity problems are central in algorithmic graph theory and have numerous applications in computer science and operation research, see, e.g., [1,13, 11,18]. They also play very important role in the design of networks that arise in practical situations, see, e.g., [1,13]. Typical application areas include telecommunication, computer and road networks. Low degree connectivity problems for geometrical networks in the plane can often closely approximate such practical connectivity problems (see, e.g., the discussion in [13,17,18]). The survivable network design problem in geometric networks also arises in many applications, e. g., in telecommunication, communication network design, VLSI design, etc. [12,13,17,18].


4551

правка