Abstrakt. Följande abstrakta problemmodeller flera praktiska problem i datavetenskap och drift forskning: med tanke på en lista L av reella tal mellan 0 och 1, placera elementen i L i ett minsta antal L* av "bins" så att ingen bin innehåller nummer vars summa överstiger 1. Motiverad av sannolikheten för att en alltför stor mängd beräkning kommer att krävas av någon algoritm som faktiskt bestämmer en optimal placering, undersöker vi prestandan hos ett antal enkla algoritmer som får "bra" placeringar. Den första-fit algaritmen placerar varje nummer, i följd, i den första bin där den passar. Den bäst lämpade algoritmen placerar varje nummer, i följd, i den mest nästan fulla bin där det passar. Vi visar att varken den förstklassiga eller den bäst lämpade algoritmen någonsin kommer att använda mer än 17. a-6. + 2 lådor. Dessutom skisserar vi ett bevis på att, om L är i minskande ordning, kommer ingen algoritm att använda mer än L* + 4 bins. Exempel ges för att visa att båda övre gränserna i huvudsak är bästa möjliga. Liknande resultat erhålls när listan L inte innehåller några tal större än < 1. 1. Vad är det för fel på dig? Inledning. Nya resultat i komplexitetsteori 3] [10] indikerar att många kombinatoriska optimeringsproblem kan vara effektivt omöjliga att lösa, i den meningen att en oöverkomlig mängd beräkning krävs för att konstruera optimala lösningar för alla utom mycket små fall. För att lösa sådana problem i praktiken, man tvingas att använda ungefärliga, heuristiska algoritmer som förhoppningsvis beräkna "bra" lösningar i en acceptabel mängd datortid. Således, i stället för att söka den snabbaste algoritmen från uppsättningen av exakta optimeringsalgoritmer, söker man den bästa approximationsalgoritmen från uppsättningen av "tillräckligt snabba" algoritmer. Tyvärr är det oftast svårt att utvärdera och jämföra prestanda av heuristiska algoritmer, annat än genom att köra dem på stora problem
För online bin packning, en enkel heuristic -Best Fit -är känd för att använda högst 1,7 gånger det optimala antalet bins i värsta fall REF.
WORST-CASE PERFORMANCE BOUNDS FOR SIMPLE ONE-DIMENSIONAL PACKING ALGORITHMS*
{'venue': 'SIAM J. Comput.', 'journal': 'SIAM J. Comput.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}