オンラインアルゴリズム

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凸多角形のオンラインパッキング問題では、定数競争的なアルゴリズムが存在しないことを示した。一方で、オフラインでは定数近似アルゴリズムが存在する。この違いは、ピースの傾きを考慮してソーティングすることが重要であることを示している。

取り消し可能な意思決定を許容することで、オンラインアルゴリズムの性能を向上させることができる。特に、取り消し費用が線形の場合、最適なオンラインアルゴリズムの競争比は1+f/1+2fとなる。

本論文は、再利用可能性、確率的報酬、組合せ的アクションなどの新しい要素を含む一般化されたオンラインサブモジュラー厚生最大化問題を提案し、非適応的なグリーディーアルゴリズムが適応的オフラインベンチマークに対して最高の競争比を達成することを示した。

需要の相関を捉えるための新しい確率モデルを提案し、それに適応したオンラインアルゴリズムを開発する。従来のアプローチでは性能保証が得られないが、提案手法では最適な定数倍性能保証を達成できる。

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