Nyligen, med utvecklingen av mobilt Internet och smartphones, den online minsta bipartite matchning i realtid rumsliga data (OMBM) problem blir populär. Särskilt, med tanke på en uppsättning tjänsteleverantörer med specifika platser och en uppsättning användare som dynamiskt visas en efter en, är problemet med OMBM att hitta en maximal-kardinalitet matchning med minsta totala avstånd efter att när en användare dyker upp, s / han måste omedelbart matchas till en oöverträffad tjänsteleverantör, som inte kan återkallas, innan efterföljande användare anländer. För att komma till rätta med detta problem fokuserar befintliga studier främst på att analysera de värsta konkurrensförhållandena i de föreslagna online-algoritmerna, men studier av algoritmernas prestanda i praktiken saknas. I detta dokument presenterar vi en omfattande experimentell jämförelse av de representativa algoritmerna för OMPM-problemet. Särskilt observerar vi ett överraskande resultat att den enkla och effektiva giriga algoritmen, som har ansetts vara den värsta på grund av dess exponentiella sämsta konkurrensförhållande, är betydligt effektivare än andra algoritmer. Vi undersöker resultaten och visar vidare att konkurrensförhållandet i det värsta fallet av den giriga algoritmen faktiskt bara är en konstant, 3.195, i genomsnittsanalysen. Vi försöker klargöra ett 25-årigt missförstånd mot den giriga algoritmen och rättfärdiga att den giriga algoritmen inte alls är dålig. Slutligen tillhandahåller vi ett enhetligt genomförande för alla algoritmer i OMPM-problemet och klargör deras styrkor och svagheter, som kan vägleda utövare att välja lämpliga algoritmer för olika scenarier.
Tong m.fl. REF ger ytterligare en effektiv online-algoritm för analys av det värsta fallet och det genomsnittliga fallet.
Online Minimum Matching in Real-Time Spatial Data: Experiments and Analysis
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}