基于聚类的p-center算法p-cluster：高效解决客户设备定位问题

"2009年1月，四川大学学报(自然科学版)发表了名为《p-cluster: 基于聚类的平面p-中心定位算法》的文章，由刘显宾、唐常杰等人提出。p-中心定位问题是一个经典的问题，其目标是寻找使得每个客户能够访问到与其最近的开放设备，从而最小化最大访问距离，这是一个典型的NP完全问题。该研究的主要内容集中在如何利用聚类分析技术解决这一挑战。 首先，作者分析了不同类型的需求点分布对p-中心问题的影响，认识到这个问题的复杂性，并将其划分为不同的类别。这一步的理解对于设计针对性的解决方案至关重要。 其次，他们提出了一个创新的算法——p-cluster，该算法将离散的p-中心问题与聚类方法相结合。通过聚类，问题被简化为在每个簇内找到一个代表性的设施位置，从而降低了解决难度。这种方法的优势在于能够处理大规模数据，并且在实际应用中显示出高效性。 此外，文章还介绍了一种名为CSOC（Chaos Search One Center）的算法，它利用混沌搜索机制来处理带有权重的一中心问题，这是一种新颖的优化搜索策略，可能在某些情况下能提供更好的性能。 实验部分展示了p-cluster算法在合成数据和真实数据上的有效性，结果显示，相较于传统的分支限界法，p-cluster算法具有显著的优势。这证明了该算法在实际场景中的可行性和优越性。 关键词包括：p-中心、混沌搜索、聚类和定位机制。该研究不仅提供了理论上的贡献，也为p-中心定位问题的实际应用提供了一个新的解决路径。在整个研究过程中，作者展现了扎实的理论基础和敏锐的实践洞察力，这对于IT领域解决类似问题具有很高的参考价值。"