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Temporal Matching on Geometric Graph Data

  • 2021
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Timothe Picavet
Ngoc-Trung Nguyen
Binh-Minh Bui-Xuan
Erschienen in
Algorithms and Complexity
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Das Kapitel vertieft die Komplexität des zeitlichen Abgleichs auf geometrischen Graphendaten, ein entscheidender Aspekt bei der Optimierung von Arbeitssitzungen in verschiedenen Datensätzen wie Transportplänen und sozialen Netzwerken. Es führt das Konzept der Geschwindigkeit ein, um das Verständnis der Scheitelbewegungen im Laufe der Zeit zu verfeinern, was zur Entwicklung eines PTAS für zeitliche geometrische Graphen mit begrenzter Geschwindigkeit und Dichte führte. Diese PTAS wird mit einer bekannten, gierigen Annäherung verglichen, die überraschende Ergebnisse in experimentellen Umgebungen zutage fördert. Zusätzlich wird im Kapitel ein genauer Algorithmus für den allgemeinen Fall des zeitlichen Matching vorgestellt, der durch die Scheitelzahl parametrisiert wird und praktische Einblicke in die effiziente Lösung von zeitlichen Graphenproblemen bietet.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

Supported by Courtanet – Sorbonne Université convention C19.0665 and ANRT grant 2019.0485.

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Titel
Temporal Matching on Geometric Graph Data
Verfasst von
Timothe Picavet
Ngoc-Trung Nguyen
Binh-Minh Bui-Xuan
Copyright-Jahr
2021
Buch
Algorithms and Complexity

Print ISBN: 978-3-030-75241-5

Electronic ISBN: 978-3-030-75242-2

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-75242-2_28
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