Метод жадных эвристик для задач размещения и кластеризации

Abstract

В монографии излагается метод эффективной гибридизации алгоритмов локального поиска, стратегий глобального поиска, методов агрегирования данных, алгоритмов решения задачи Вебера с жадными агломеративными эвристическими процедурами в целях повышения точности и стабильности результатов решения дискретных и непрерывных задач кластерного анализа (автоматической группировки объектов) и задач размещения с различными мерами расстояния при большом объеме входных данных. Алгоритмы метода также эффективно применяются для решения некоторых задач монотонной псевдобулевой оптимизации. Кроме того, предложены алгоритмы решения задач Вебера (задачи поиска центральной точки) с некоторыми специальными мерами расстояния. Предназначена для научных работников, специалистов, студентов и аспирантов, занимающихся вопросами разработки алгоритмов кластерного анализа и алгоритмов для задач размещения.