We give a simple approximation algorithm for a common generalization of many previously studied extensions of the stable matching problem with ties. These generalizations include the existence of critical vertices in the graph, amongst whom we must match as much as possible, free edges, that cannot be blocking edges and $\Delta$-stabilities, which mean that for an edge to block, the improvement should be large enough on one or both sides. We also introduce other notions to generalize these even further, which allows our framework to capture many existing and future applications. We show that our edge duplicating technique allows us to treat these different types of generalizations simultaneously, while also making the algorithm, the proofs and the analysis much simpler and shorter then in previous approaches. In particular, we answer an open question by Askalidis et al. (2013) about the existence of a $\frac{3}{2}$-approximation algorithm for the Max-SMTI problem with free edges. This demonstrates well that this technique can grasp the underlying essence of these problems quite well and have the potential to be able to solve countless future applications as well.


翻译:我们提供了一种简单的近似算法,适用于许多先前研究过的稳定匹配问题的常见推广。这些推广包括图中存在关键顶点,必须尽可能地匹配他们之间的线,不能被阻塞的自由边,以及$\Delta$-稳定性,这意味着为了阻塞,改进在一方或双方应该足够大。我们还介绍了其他概念,以进一步推广这些问题,从而使我们的框架能够捕捉到许多现有和未来的应用程序。我们展示了我们的边重复技术如何使我们能够同时处理这些不同类型的推广,同时使算法、证明和分析比以前的方法更简单、更短。特别地,我们回答了Askalidis等人(2013)关于具有自由边的Max-SMTI问题存在$\frac{3}{2}$-近似算法的开放问题。这很好地说明了这种技术可以很好地把握这些问题的基本本质,并有能力解决无数未来的应用程序。

0
下载
关闭预览

相关内容

在计算机科学与运筹学,近似算法是指用来发现近似方法来解决优化问题的算法。近似算法通常与NP-hard问题相关; 由于不可能有效的多项式时间精确算来解决NP-hard问题,所以一个求解多项式时间次优解。
八篇NeurIPS 2019【图神经网络(GNN)】相关论文
专知会员服务
43+阅读 · 2020年1月10日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
量化金融强化学习论文集合
专知
13+阅读 · 2019年12月18日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
21+阅读 · 2022年2月24日
Arxiv
10+阅读 · 2021年2月18日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
量化金融强化学习论文集合
专知
13+阅读 · 2019年12月18日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员