Jul, 2018

基于多线性松弛的子模函数并行最大化

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TL;DR提出一种并行算法，近似地解决了一个具有约束的子模函数的多线性松弛问题，结果在很多约束条件下都得到有效解决。
constrained submodular functionparallel algorithmsmultilinear relaxationpacking constraintsrandomized rounding schemes
发现论文，激发创造
  • 并行下考虑拟阵约束和装箱限制的子模块最大化

    本文提出了一种在单个 matroid 约束或多个 packing 约束下，通过小量自适应查询轮次来最大化 submodular 函数的多线性扩展的算法，该算法在 submodular maximization with a matroid constraint 和 non-monotone submodular maximization subject to packing constraints 两个问题上均获得了近乎最佳的拟合比例，并且在自适应轮次和并行运行时间上提出了指数级别的加速。

    Aug, 2018

  • 子模最大化的指数级并行运行时间加速，无需牺牲近似度

    本文探讨了子模最大化算法的适应性，证明了一个新的算法可以在 O (log n) 自适应回合内实现接近于最优 1-1/e 近似。

    Apr, 2018

  • 近似最优化的子模最大化算法及其近线性时间自适应实现

    本文研究了在满足基数约束的条件下，最大化单调子模函数的逼近保证和适应性之间的权衡问题。我们给出了第一个使用 O（lnn /epsilon^2）轮适应性实现 1-1 /e-epsilon 逼近的算法，同时算法的函数评估次数和额外运行时间分别为 O（npoly（logn，1 /epsilon））。

    Apr, 2018

  • 通过多线性松弛和竞争解决方案的子模函数最大化

    研究了如何在不同的 packing 类型约束下，最大化定义在给定集合上的非负子模函数，提出了一个基于多线性扩展和分数解取整的算法框架，并且解决了其中的一些重要限制问题，开辟了线性和子模函数最大化的新方法。

    May, 2011

  • 非单调次模最大化的实用并行算法

    非单调子模最大化问题和打包约束下的子模并行算法设计优化和逼近

    Aug, 2023

  • 具有近似最优的适应性和查询复杂度的子模最大化

    本文研究自适应子模型优化的适应性和查询复杂度，提出了适用于最大基数约束的单调子模型函数的分布式算法，并将其推广到子模型覆盖问题。

    Jul, 2018

  • 具近似最优适应性和查询复杂度的非单调次模最大化

    研究分布式情况下近似最大化非单调子模函数时算法适应性和查询复杂度的方法及其应用

    Aug, 2018

  • 满足拟阵和背包约束的非单调次模最大化

    本文提出了第一个常因子近似算法来实现任何非负子模函数的最大化，同时满足多个基数约束或背包约束，特别是在 k 个划分拟阵约束下，改进了以前已知的最佳保证，获得了（1 /k+1 + 1 /k-1 + ε）的近似保证。

    Feb, 2009

  • 约束子模最大化问题：超越 1/e

    本研究提出了一种新的算法，用于在普遍限制条件下最大化非单调子模函数。该算法在下闭多面体上找到了一个函数的多线性扩展的近似分数解，其近似保证是 0.372，这是在 1/e 近似之上的首次改进，由连续贪心算法 [Feldman 等，FOCS2011] 实现。

    Aug, 2016

  • 模拟退火算法进行子模最大化

    提出一种基于模拟退火的新算法用于解决子模块最大化问题，证明该算法支持两种问题的改进近似，在数值预言模型中，子模块最大化问题在独立约束和基约束条件下都不可能有更好的解决方案。

    Jul, 2010