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沙赫拉姆·甘德哈里扎德；桑迪·伊拉尼；珍妮·兰姆

缓存中数据放置的子集分配问题。 （英语） Zbl 1392.68177号

算法 80，第7号，2201-2220（2018）.
摘要：我们介绍子集分配问题将不同尺寸的物品放在一组容量有限的箱子中。可以复制项目并将其放置在箱子的任何子集中。每个（项目、子集）对都有相关的成本。一般来说，不将项目分配给任何箱子都不是免费的，可能是最昂贵的选择。目标是在不超过垃圾箱容量的情况下，最大限度地减少将物品分配给子集的总成本。子集分配问题模拟了管理由不同成本/性能规格的内存组组成的缓存的问题。在多个内存库中复制数据项的能力可以提高系统的整体性能，在发生内存故障时可以缩短恢复时间。对于此设置，数据对象（项）的数量非常大，而内存库（存储箱）的数量是一个小常数（约为3或4）。因此，目标是确定一个最佳的时间分配，以最小化对（n）的依赖。这个问题的积分形式是NP-hard，因为它是背包问题的推广。我们将重点放在LP松弛的有效解决方案上，因为按分数分配的项目数最多为\（d）。如果数据对象相对于内存库的大小来说很小，那么从缓存中排除少量分配的数据项的效果将很小。我们给出了一个求解LP松弛的算法，该算法以时间（O（binom{3^d}{d+1}\operatorname{poly}（d）n\log（n）\log（nC）.log（Z））为单位运行，其中，（Z）是最大项目大小，（C）是最大存储成本。

MSC公司：

68第20页 信息存储和数据检索
65年第68季度 算法和问题复杂性分析
68瓦40 算法分析
90C27型 组合优化

关键词：

内存管理；缓存；单纯形法；线性规划；最小成本流
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Ghandeharizadeh}等人，Algorithmica 80，No.7，2201--2220（2018；Zbl 1392.68177）
全文： 内政部 链接

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