本文研究了在确定性的 $ au$ 时，如何在满足固定大小约束 $k$ 的条件下最大化单调子模函数。提出了新的分区鲁棒性子模最大化算法，其构造具有指数增加大小的桶的分区，并在桶上应用标准子模优化子例程，证明了我们的算法对于更一般的 $ au = o（k）$ 具有相同的保证。在数据汇总和影响最大化方面，数值上验证了PRo的性能，并展示了对贪婪算法和Orlin等人的算法的优势。

Jun, 2017

本研究旨在探究在数据流中从每个数据组中提取一定数量的代表项目的问题，并提出了一种公正的约束模型和有效的解决方案。该解决方案在最大化覆盖面和个性化推荐方面具有实际应用和较高的性能。

Oct, 2020

针对拥有大规模实例的问题，本文提出了第一个自适应复杂度为 O(log n)，且求解非单调子模问题的背包约束问题的常数因子逼近算法，该算法提出了一个子线性适应性的组合方法，其查询值仅为O(n)。

Feb, 2021

本文提出了单遍流式和在线算法的受约束k-次模最大化，其中包含基数和背包约束限制,该算法可以提供不错的近似解和高效的解决方案，并在广告分配等应用实例上得到了验证。

May, 2023

研究单调子模函数下的最大值问题以及约束条件下的问题，提出了一个随机的动态算法，并给出了一个高效的数据结构来处理发生了添加和删除变化的值，该算法能够提供一个4近似解。

May, 2023

针对子模最大化问题，本文提出了一种动态算法，该算法对于给定序列的插入和删除操作，维护了一个在任一时间点上具有 4+ε 近似度的子系统，其参数化为 matroid 约束的秩 k，并且查找复杂度与序列长度无关；同时，我们还探讨了基于基数约束的子模最大化问题的动态算法。

Jun, 2023

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

我们通过降低一个非单调子模函数的约束条件k到同样约束条件k下最大化一个单调子模函数，肯定回答了陈和彭提出的问题，并得到了第一个动态算法来解决非单调子模函数最大化问题。我们的算法保持了一个(8+ε)近似的解，并且每次更新使用预期平摊的O(ε^-3 * k^3 * log^3(n) * log(k))或者O(ε^-1 * k^2 * log^3(k))的预言查询。此外，我们展示了我们的动态算法在视频概述和基于几个真实数据集的最大割问题上的优势。

Nov, 2023

我们提出了第一个用于最大化非负单调可分解次模函数的小批量算法，在一组约束条件下。我们在理论和实践上都优于基于稀疏化方法的方法。我们在实验中观察到，我们的算法生成的解比基于稀疏化方法生成的解要好得多。

Jan, 2024

我们提出了一种新的算法，可以在实践中有效地解决非单调受限子模型最大化问题，结合了0.385的逼近保证和低的查询复杂度。通过在各种机器学习应用中进行实验，包括电影推荐、图像摘要等，我们评估了我们算法的实验性能，证明了我们方法的功效。

May, 2024