作者
上市的：- 陆寒
（北京邮电大学）
- 徐大川
（北京理工大学）
- 徐一成
（中国科学院）
- 平阳
（北京理工大学）
摘要
本文提出并研究了具有离群值的个体公平k中心（IFkCO）。在IFkCO中，我们得到了度量空间中一个n大小的顶点集，以及整数k和q。最多可以选择k个顶点作为中心，最多可以选择q个顶点作为异常值。选择中心来服务所有非异常（即服务）顶点。所谓的个体公平约束限制了每个服务顶点必须在不太远的地方有一个选定的中心。更准确地说，假设每个服务顶点的$$\lceil（n-q）/k\rceil$$⌈（n-q/k⌉）最近邻居中至少存在一个中心。因为每个中心平均服务$$（n-q）/k$$（n-q）/k个顶点。其目标是选择中心和离群点，将每个服务顶点分配给某个中心，从而使所有服务顶点的最大公平比最小化，其中顶点的公平比定义为其与指定中心的距离和与$$\lceil（n-q）/k\rceil_\mathrm{th}的距离之比$$（n-q）/k是最接近的邻居。作为我们的主要贡献，我们提出了一种4近似算法，并在此基础上从实用角度开发了一种改进的算法。在合成数据集和真实数据集上的大量实验结果表明了所提算法的有效性。
建议引用
陆寒、徐大川、徐一成、杨平，2023年。"具有离群值的独立公平k-中心的逼近算法,"全球优化杂志《施普林格》，第87卷（2），第603-618页，11月。手柄：RePEc:spr:jglopt:v:87:y:2023:i:2:d:10.1007_s10898-022-01195-3版本
内政部：10.1007/s10898-022-01195-3
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