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A Performance Bound for the Greedy Algorithm in a Generalized Class of String Optimization Problems
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PRE
AI
DOI：10.1109/TAC.2025.3626265.png)
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摘要
En 中文
本文中，我们提出了一种针对贪心策略在字符串优化问题中的简单性能界。我们的方法推广了由Conforti和Cornuejols（1984）建立的贪心曲率界族。具体而言，我们考察了他们为评估贪心策略在最大化单调子模集函数方面的性能而引入的三个界。我们首先以包含最大化单调子模集函数作为特例的方式，将其中两个界推广到字符串优化问题中。接着，我们推导出一个更简单且更易计算的界，适用于具有字符串定义域的更广泛函数类。随后，我们证明我们的界优于他们的两个界，并给出一个反例，表明在Conforti和Cornuejols（1984）的工作所设假设下，第三个界是错误的。我们通过两个应用实例来展示我们的结果。首先，我们将该界应用于具有单调集函数和字符串子模目标函数的传感器覆盖问题。第二个应用是一个涉及单调非子模黑箱效用函数的社会福利最大化问题。
Keyword:
Greedy algorithm
greedy curvature
performance (ratio) bound
sensor coverage
string optimization
subadditivity
submodularity
welfare maximization
期刊
IF:
7
论文数:
1.3W
被引数:
6.7W
机构
引用论文
A new performance bound for submodular maximization problems and its application to multi-agent optimal coverage problems子模最大化问题的新性能界及其在多智能体最优覆盖问题中的应用.png)
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