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Machine Covering in the Random-Order Model
Susanne Albers
, Waldo Gálvez
, Maximilian Janke
Informatik 14 - Lehrstuhl für Algorithmen und Komplexität
Universidad de O’Higgins
Technische Universität München
Publikation
:
Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband
›
Konferenzbeitrag
›
Begutachtung
1
Zitat (Scopus)
Übersicht
Fingerprint
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Machine Covering in the Random-Order Model“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
sortieren
Gewicht:
Alphabetisch
Keyphrases
Random Order Model
100%
Machine Covering
100%
Competitive Ratio
75%
Greedy Strategy
50%
Covering Problem
50%
Sampling Methods
25%
Adversary
25%
Parallel Machines
25%
Identical Machines
25%
Classical Model
25%
Online Algorithms
25%
Online Model
25%
Randomized Algorithms
25%
Job Sequencing
25%
Competitive Algorithm
25%
Semi-online
25%
Secretary Problem
25%
Improved Mechanism
25%
Structured Input
25%
Popular
25%
Asymptotically-tight
25%
Performance Guarantee
25%
Novel Variant
25%
Input Sequence
25%
Extra Information
25%
Computer Science
Competitive Ratio
100%
Greedy Strategy
66%
Performance Guarantee
33%
on-line algorithm
33%
Randomized Algorithm
33%
Sampling Technique
33%