蜘蛛图上的 r-聚集聚类与 r-聚集：FPT 算法与困难性
数据结构与算法
2019-07-10 v1
摘要
我们考虑最小最大 r-聚集聚类问题与最小最大 r-聚集问题。在最小最大 r-聚集聚类问题中，给定一组用户并将其划分为大小至少为 的簇；目标是最小化簇的最大直径。在最小最大 r-聚集问题中，额外给定一组设施并将每个簇分配给一个设施；目标是最小化用户与所分配设施之间的最大距离。在本研究中，我们考虑用户与设施位于“蜘蛛图”上的情形，并针对两个问题提出了首个固定参数可解（FPT）算法，其参数仅为腿的数量。此外，我们证明了当腿的数量任意大时，这些问题是 NP 难的。
引用
@article{arxiv.1907.04088,
title = {$r$-Gather Clustering and $r$-Gathering on Spider: FPT Algorithms and Hardness},
author = {Soh Kumabe and Takanori Maehara},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.04088},
year = {2019}
}