Core Concepts
Entwicklung eines (1 - ε)-Approximationsalgorithmus für das bipartite b-Matching unter Verwendung einer multiplikativen Auktion.
Abstract
Einleitung:
Bipartite Graphen und Matching-Probleme.
Bedeutung von Max Weight b-Matching.
Auktionsalgorithmen:
Verwendung von Auktionsalgorithmen für Matching-Probleme.
Vorteile und Anwendungen.
Bipartite b-Matching:
Erweiterung des Matching-Konzepts auf b-Matching.
Anwendungen in Empfehlungssystemen und Zuweisungen.
Primal-Dual-Analyse:
LP-Relaxation für MWb-M.
Komplementäre Schlupfbedingungen.
Algorithmus:
Gewichtsvorbereitung und Initialisierung.
Auktionsphase mit Zuweisungen und Geboten.
Invarianzen und Analyse:
Beweis für Invarianzen und starke ε-Zufriedenheit.
Laufzeitanalyse und Komplexität.
Stats
Eine multiplicative Auktionsalgorithmus für MWb-M bietet eine (1 - ε)-Approximation in O(mε−1 log ε−1 log β) Zeit.
Die Laufzeit hängt von β, dem maximalen b-Wert, ab.
Quotes
"Auktionsalgorithmen weisen Vorteile bei der Lösung von Matching-Problemen auf."
"Der Algorithmus bietet eine (1 - ε)-Approximation für das bipartite b-Matching."