关键词facility location problem
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- 随机效用和路由约束下的竞争性设施选址
研究基于竞争市场背景下的设施选址问题，采用随机实用选择模型预测客户需求。引入了路由约束，确保所选择的位置存在一个符合指定上界的旅行访问所有选定位置的路径。通过外估计近似法、子模割平面法和子回路消除法解决非线性目标函数和复杂路由约束问题，并开 - 具有缩放效应的设施选址博弈
我们对传统的设施位置问题进行了变体研究，研究了代理人的个体成本函数与设施到代理人的距离乘以某一由设施位置决定的缩放因子的乘积；我们探讨了总成本和最大成本的最优解计算，以及在近似机制设计中代理人偏好不再是单峰时的条件并寻找了满足这些条件的缩放 - 基于中心点的稀疏分区
PAM（Partitioning Around Medoids）是一种常用的聚类技术，本文提出了一种基于稀疏和非对称变体的方法，用于处理图数据等大规模问题，通过利用稀疏性，可以避免二次运行时间和内存要求，并使用贪婪初始解和优化操作相结合的策 - 差分隐私部分集覆盖及其在设施位置方面的应用
以差分隐私为前提，对解决集合覆盖问题的可能性结果进行了研究，发现在部分集合覆盖问题中，这种难度结果会消失，从而提供了具有非平凡逼近保证的显式集合覆盖的不同隐私算法，并给出了百科拉蒂问题的私有（双目标）逼近算法，该问题是 $k$-center - 随机排序法：惟一无二的无欺诈、比例公平的随机设施选址机制
我们提出了一种叫做 “强比例” 的概念，可以用来解决设施选址问题。我们证明了一个称为随机排名机制的方法，可以在期望上满足强比例，但是没有确定性的策略证明机制可以满足该性质。最后，我们证明了在强比例的基础上，即使弱化了普遍的真实性，通过减少策 - ICML基于随机化的降维在设施定位和单链接聚类中的应用
本文研究将输入点集 $X$ 投影到随机 $d=O (d_X)$ 维子空间（其中 $d_X$ 是 $X$ 的双倍维数）的随机降维应用到聚类问题中，主要探讨了设施选址问题和单链接层次聚类问题。研究表明，这种方法在维度映射到一定程度时，可以达到在 - 具有容量限制的设施选址问题：算法和机制设计角度
在一维设置中考虑设施位置问题及算法和机制设计的视角。从算法设计的角度出发，证明了相应的优化问题是 NP 难问题，但是在限制设施数量或设施容量完全相同时可以在多项式时间内计算出最优解。从机制设计的角度出发，提出一些新方法提高了策略性，并且获得 - NIPS利用稀疏性进行高效子模型数据汇总
本文研究了设施选址问题的子模优化算法，提出了一种基于稀疏化的最优算法，解决了计算所有数据项对益处的问题，以加速其在相似性的广泛问题家族中的使用。
- 演化度量下的设施定位
使用时间依赖动态设施定位问题来研究不断演变的网络，该模型强调主体关系的突发变化，而不是持续演变的基础网络。我们提供的近似算法可获得更好的拟合解。
- 设施选址问题中局部搜索算法的简化分析
本文研究了度量实例的本地搜索算法，针对设备位置问题：无容量设备位置问题（UFL），以及 $k$-median，$k$-center 和 $k$-means 的无容量版本。