流模型下近似子模覆盖的双准则算法

IF 5.2 1区 计算机科学 Q1 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
Yijing Wang;Xiaoguang Yang;Hongyang Zhang;Yapu Zhang
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摘要

在本文中,我们主要研究了在集覆盖问题中最小化成本函数使得覆盖函数超过所需阈值的优化模型,其中成本函数是加性线性的,并且覆盖函数是非单调近似子模的。我们研究了流模型下的问题,并提出了三种双准则近似算法。首先,在已知最优目标值的假设下,给出了一种直观的流算法。直观流算法返回一个解决方案,使得其覆盖函数值不小于$\alpha(1-\epsilon)$乘以阈值,并且成本函数不大于$(2+\epsilon^{2}/(\epsilon\{2}\omega^{2})\cdot\kappa$,其中$\kappa$是我们为最优解假设的值,$\alpha$是我们可以直接调用的无约束最大化问题的算法的近似比。接下来,我们提出了一种双准则流算法,扫描地面集多次通过,以削弱我们预先猜测最优目标值的假设,并保持相同的双准则近似率。最后,在不影响性能比的情况下,将多通道流算法修改为单通道流算法。此外,我们还提出了一些数值实验来测试我们的算法与现有方法的性能。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Bicriteria Algorithms for Approximately Submodular Cover Under Streaming Model
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