Improved Bounds in Stochastic Matching and Optimization

Baveja, Alok; Chavan, Amit; Nikiforov, Andrei; Srinivasan, Aravind; Xu, Pan

doi:10.4230/LIPIcs.APPROX-RANDOM.2015.124

随机匹配与优化中的改进界

文件

作者详细信息

Alok Baveja公司

阿米特·查万

安德烈·尼基福罗夫

阿拉文德·斯里尼瓦桑

潘旭

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Alok Baveja、Amit Chavan、Andrei Nikiforov、Aravind Srinivasan和Pan Xu。随机匹配和优化中的改进边界。在近似、随机化和组合优化中。算法和技术（APPROX/RANDOM 2015）。莱布尼茨国际信息学论文集（LIPIcs），第40卷，第124-134页，达格斯图尔-莱布尼兹-泽特鲁姆信息学研究所（2015）
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摘要

我们考虑随机优化中的两个基本问题：随机匹配的近似算法和黑盒模型中的采样界。对于前者，根据Adamczyk等人（2015年），我们将当前界限3.709提高到3.224；我们还介绍了Bansal等人（2012）对超图匹配和问题放松版本的改进。在随机优化的背景下，我们改进了Charikar等人（2005）的采样界。

工具书类

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随机匹配与优化中的改进界

作者 Alok Baveja公司, 阿米特·查万, 安德烈·尼基福罗夫, 阿拉文德·斯里尼瓦桑, 潘旭

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韵律学

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