דילוג לניווט ראשי דילוג לחיפוש דילוג לתוכן הראשי

Nonmonotone submodular maximization via a structural continuous greedy algorithm

  • Moran Feldman
  • , Joseph Naor
  • , Roy Schwartz

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרסום בספר כנסביקורת עמיתים

תקציר

Consider a suboptimal solution S for a maximization problem. Suppose S's value is small compared to an optimal solution OPT to the problem, yet S is structurally similar to OPT. A natural question in this setting is whether there is a way of improving S based solely on this information. In this paper we introduce the Structural Continuous Greedy Algorithm, answering this question affirmatively in the setting of the Nonmonotone Submodular Maximization Problem. We improve on the best approximation factor known for this problem. In the Nonmonotone Submodular Maximization Problem we are given a non-negative submodular function f, and the objective is to find a subset maximizing f. Our method yields an 0.42-approximation for this problem, improving on the current best approximation factor of 0.41 given by Gharan and Vondrák [5]. On the other hand, Feige et al. [4] showed a lower bound of 0.5 for this problem.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארחAutomata, Languages and Programming - 38th International Colloquium, ICALP 2011, Proceedings
מוציא לאורSpringer Verlag
עמודים342-353
מספר עמודים12
מהדורהPART 1
מסת"ב (מודפס)9783642220050
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - 2011
פורסם באופן חיצוניכן

סדרות פרסומים

שםLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
מספרPART 1
כרך6755 LNCS
ISSN (מודפס)0302-9743
ISSN (אלקטרוני)1611-3349

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'Nonmonotone submodular maximization via a structural continuous greedy algorithm'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי