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上传时间: 2021-03-26
详细说明：在本文中，我们研究基于道路网络的最佳位置查询。 具体而言，给定包含客户端和服务器的道路网络，最佳位置查询会在道路网络上找到一个位置，这样，当在该位置设置新服务器时，将基于客户端和服务器（包括新客户端和服务器）计算出一定的成本函数服务器）进行了优化。 此查询使用了两种成本函数，即MinMax和MaxSum。 将MinMax作为成本函数的最佳位置查询问题称为MinMax查询，该问题查找用于设置新服务器的位置，从而最小化由他/她最近的服务器提供服务的客户端的最大成本。 以MaxSum作为成本函数的最佳位置查询问题称为MaxSum查询，该问题找到用于设置新服务器的位置，以使新服务器吸引的客户端权重之和最大化。 MinMax查询和MaxSum查询分别对应两种类型的最佳位置查询，其目标分别从客户端的角度和从新服务器的角度定义。 不幸的是，用于最佳查询问题的现有解决方案效率不高。 在本文中，我们提出了一种有效的算法，即MinMax-Alg（MaxSum-Alg），用于基于最近位置分量的新思想的MinMax（MaxSum）查询。 我们还讨论了最佳位置查询的两个扩展，即，最佳多位置查询和3D道路网络上的最佳位置查询。 进行了广泛的实验，结果表明，在大型实际基准数据集上，我们的算法比现有技术快至少一个数量级。 例如，在我们最大的真实数据集中，现有技术运行了10（12）个小时以上，而我们的算法仅在MinMax（MaxSum）查询中运行了3（2）分钟，也就是说，我们的算法至少运行了比最新技术快200（600）倍。
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