連続非単調DR-劣モジュラ最大化問題 - 下閉凸制約下での解析と近似アルゴリズム

本研究では、下閉凸制約下での連続非単調DR-劣モジュラ最大化問題を扱う。まず、非単調な場合の定常点の近似比が任意に悪くなることを示す。次に、定常点の近似比を改善するため、制約領域を縮小した上で定常点の性質を解析し、0.309の近似比を得る。さらに、Lyapunovアプローチを用いて、0.385の近似比を持つ改良版Frank-Wolfeアルゴリズムを提案する。