Asymptotically optimal algorithm for the maximum M-peripatetic salesman problem in a normed space

Результат исследования: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаярецензирование

2 Цитирования (Scopus)

Аннотация

The maximum m-Peripatetic Salesman Problem (m-PSP) consists of determining m edge-disjoint Hamiltonian cycles of maximum total weight in a given complete weighted n-vertex graph. We consider a geometric variant of the problem and describe a polynomial time approximation algorithm for the m-PSP in a normed space of fixed dimension. We prove that the algorithm is asymptotically optimal for m = o(n).

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикацииLearning and Intelligent Optimization - 12th International Conference, LION 12, Revised Selected Papers
ИздательSpringer-Verlag GmbH and Co. KG
Страницы402-410
Число страниц9
ISBN (печатное издание)9783030053475
DOI
СостояниеОпубликовано - 1 янв 2019
Событие12th International Conference on Learning and Intelligent Optimization, LION 12 - Kalamata, Греция
Продолжительность: 10 июн 201815 июн 2018

Серия публикаций

НазваниеLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
Том11353 LNCS
ISSN (печатное издание)0302-9743
ISSN (электронное издание)1611-3349

Конференция

Конференция12th International Conference on Learning and Intelligent Optimization, LION 12
СтранаГреция
ГородKalamata
Период10.06.201815.06.2018

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «Asymptotically optimal algorithm for the maximum M-peripatetic salesman problem in a normed space». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

  • Цитировать

    Gimadi, E. K., & Tsidulko, O. Y. (2019). Asymptotically optimal algorithm for the maximum M-peripatetic salesman problem in a normed space. В Learning and Intelligent Optimization - 12th International Conference, LION 12, Revised Selected Papers (стр. 402-410). (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Том 11353 LNCS). Springer-Verlag GmbH and Co. KG. https://doi.org/10.1007/978-3-030-05348-2_33