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Scheduling in the Random-Order Model
Susanne Albers
, Maximilian Janke
Informatik 14 - Lehrstuhl für Algorithmen und Komplexität
Technische Universität München
Publikation
:
Beitrag in Fachzeitschrift
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Artikel
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Begutachtung
3
Zitate (Scopus)
Übersicht (Administrator/-in)
Fingerprint
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Scheduling in the Random-Order Model“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
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Gewicht:
Alphabetisch
Keyphrases
Online Algorithms
100%
Random Order Model
100%
High Probability
75%
Competitive Ratio
75%
Greedy
50%
Random Permutation
50%
Makespan Minimization
50%
High Performance
25%
Performance Improvement
25%
Competitive Factors
25%
Worst-case Analysis
25%
Performance Guarantee
25%
Identical Machines
25%
Online Scheduling
25%
Job Sequencing
25%
Performance Ratio
25%
Graham
25%
Identical Parallel Machines
25%
Online Strategy
25%
Maximum Completion Time
25%
Mathematical Evidence
25%
Popular
25%
Mathematics
Probability Theory
100%
Competitive Ratio
100%
Random Order
100%
Random Permutation
66%
Permutation
33%
Minimizes
33%
Worst Case
33%
Case Analysis
33%
Computer Science
on-line algorithm
100%
Competitive Ratio
75%
Random Permutation
50%
Performance Guarantee
25%
Completion Time
25%
Parallel Machine
25%
Fundamental Problem
25%
Performance Ratio
25%