Core Concepts
最初のランダム化されたオンラインアルゴリズムが自然な二次境界を破り、競争比率を達成します。
Abstract
オンラインバイセクション問題は、要素を2つのクラスタに分割する基本的なアルゴリズム的問題です。
アルゴリズムは、部分集合のカーディナリティがn/2であるn要素のパーティションを動的に維持する必要があります。
ランダム化されたオンラインアルゴリズムは、資源拡張や入力の一般性を制限せずに、自然な二次境界を破ります。
この研究では、競争比率O(n23/12)が達成されました。
Previous Results:
Avinらによって導入されたオンラインバイセクション問題とその競争比率O(n2)の単純な決定論的オンラインアルゴリズムが存在します。
これまでの結果では、この競争比率を上回る改善は知られていませんでした。
Our Contribution:
我々は最初のアルゴリズムを提案しました。以前の結果よりも優れた競争比率を達成しました。
新しいコンポーネントベースのアルゴリズム(Icb)はランダム化されており、競争比率O(n23/12・√log n)を実現しています。
Stats
この自然な問題に対する最初のランダマイズド・オンライン・アルゴリズムが二次境界を打ち破り、競争比率O(n23/12)を達成します。
Quotes
"この実用的な応用プログラムは、通信パターン(特に通信ペア列)が通常事前にわかっていないことから生じます。"