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多对数更新时间背包问题的全动态算法

作者 弗兰齐斯卡·埃贝尔 , 妮可·梅高 , 卢卡斯·尼尔克 , 贝特朗·西蒙 , 安德烈亚斯·维泽

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LIPIcs公司。FSTTCS.2021.18.pdf
  • 文件大小：0.78 MB
  • 17页

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作者详细信息

弗兰齐斯卡·埃贝尔
  • 德国不来梅大学数学与计算机科学学院
妮可·梅高
  • 德国不来梅大学数学与计算机科学学院
卢卡斯·尼尔克
  • 德国不来梅大学数学与计算机科学学院
贝特朗·西蒙
  • IN2P3计算中心，CNRS，Villeurbane，France
安德烈亚斯·维泽
  • 智利圣地亚哥智利大学工业工程系

基金

这项工作的部分资金来自德国研究基金会（DFG，德国研究基金）-项目编号146371743-TRR 89入侵计算。

致谢

我们感谢马丁·伯姆、彼得·克林和延斯·施罗德进行了富有成果的讨论。

引用为获取BibTex

弗兰齐斯卡·埃伯勒（Franziska Eberle）、妮可·梅戈（Nicole Megow）、卢卡斯·诺尔克（Lukas Nölke）、伯特兰·西蒙（Bertrand Simon）和安德烈亚斯·维泽（Andreas Wiese）。多对数更新时间背包问题的全动态算法。第41届IARCS软件技术和理论计算机科学基础年会（FSTTCS 2021）。《莱布尼茨国际信息学论文集》，第213卷，第18:1-18:17页，Schloss Dagstuhl–Leibniz Zentrum für Informatik（2021）
https://doi.org/10.4230/LIPIcs.FSTTCS.2021.18

摘要

背包问题是优化中最基本的问题之一。在多背包问题中，我们得到了具有不同容量的多个背包，以及具有值和大小的物品。任务是找到总价值最大的物品子集，这些物品可以装入背包，而不会超过背包的容量。我们在动态算法和设计数据结构的背景下研究这个问题及其特殊情况，这些数据结构可以有效地保持动态变化输入的近最优背包解。更准确地说，我们在算法执行期间处理单个项目或背包的到达和离开，项目数的最坏情况更新时间为多对数。由于最优解和任何近似解可能会发生剧烈变化，因此我们保留隐式解并支持多对数时间查询操作，这些操作可以返回计算出的解值和任何给定项的打包。虽然动态算法在图形问题的背景下得到了很好的研究，但很少有关于打包问题的工作（通常很少涉及非图形问题）。出于对背包问题及其实际相关性的理论兴趣，我们的工作弥合了这一差距。

主题分类

ACM科目分类
  • 计算理论→打包和覆盖问题
关键词
  • 全动态算法
  • 背包问题
  • 近似方案

韵律学

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